Forecasting interface
Prognostická úloha ve svislé tabulce AutoML.
- Extends
Vlastnosti
| cv |
Sloupce, které se mají použít pro data CVSplit. |
| featurization |
Vstupy featurizace potřebné pro úlohu AutoML |
| forecasting |
Prognózování vstupů specifických pro úlohu |
| limit |
Omezení spouštění pro AutoMLJob. |
| n |
Počet přeložení křížového ověřování, které se mají použít na trénovací datovou sadu, pokud není k dispozici ověřovací datová sada. |
| primary |
Primární metriky pro úlohu prognózování. |
| task |
[Povinné] Typ úlohy pro AutoMLJob |
| test |
Otestujte vstup dat. |
| test |
Zlomek testovací datové sady, kterou je potřeba vyhradit pro účely ověření. Hodnoty mezi (0,0, 1,0) Použije se, když není k dispozici ověřovací datová sada. |
| training |
Vstupy pro trénovací fázi pro úlohu AutoML. |
| validation |
Ověřovací vstupy dat. |
| validation |
Zlomek trénovací datové sady, kterou je potřeba pro účely ověřování vyhradit. Hodnoty mezi (0,0, 1,0) Použije se, když není k dispozici ověřovací datová sada. |
| weight |
Název ukázkového sloupce hmotnosti. Automatizované strojové učení podporuje vážený sloupec jako vstup, což způsobuje, že řádky v datech se vážou nahoru nebo dolů. |
Zděděné vlastnosti
| log |
Výčet pro nastavení podrobností protokolu. |
| target |
Název cílového sloupce: Jedná se o sloupec hodnot predikce. Označuje se také jako název sloupce popisku v kontextu úkolů klasifikace. |
| training |
[Povinné] Trénování vstupu dat |
Podrobnosti vlastnosti
cvSplitColumnNames
Sloupce, které se mají použít pro data CVSplit.
cvSplitColumnNames?: string[]Hodnota vlastnosti
string[]
featurizationSettings
Vstupy featurizace potřebné pro úlohu AutoML
featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettingsHodnota vlastnosti
forecastingSettings
Prognózování vstupů specifických pro úlohu
forecastingSettings?: ForecastingSettingsHodnota vlastnosti
limitSettings
Omezení spouštění pro AutoMLJob.
limitSettings?: TableVerticalLimitSettingsHodnota vlastnosti
nCrossValidations
Počet přeložení křížového ověřování, které se mají použít na trénovací datovou sadu, pokud není k dispozici ověřovací datová sada.
nCrossValidations?: NCrossValidationsUnionHodnota vlastnosti
primaryMetric
Primární metriky pro úlohu prognózování.
primaryMetric?: stringHodnota vlastnosti
string
taskType
[Povinné] Typ úlohy pro AutoMLJob
taskType: "Forecasting"Hodnota vlastnosti
"Forecasting"
testData
testDataSize
Zlomek testovací datové sady, kterou je potřeba vyhradit pro účely ověření. Hodnoty mezi (0,0, 1,0) Použije se, když není k dispozici ověřovací datová sada.
testDataSize?: numberHodnota vlastnosti
number
trainingSettings
Vstupy pro trénovací fázi pro úlohu AutoML.
trainingSettings?: ForecastingTrainingSettingsHodnota vlastnosti
validationData
validationDataSize
Zlomek trénovací datové sady, kterou je potřeba pro účely ověřování vyhradit. Hodnoty mezi (0,0, 1,0) Použije se, když není k dispozici ověřovací datová sada.
validationDataSize?: numberHodnota vlastnosti
number
weightColumnName
Název ukázkového sloupce hmotnosti. Automatizované strojové učení podporuje vážený sloupec jako vstup, což způsobuje, že řádky v datech se vážou nahoru nebo dolů.
weightColumnName?: stringHodnota vlastnosti
string
Podrobnosti zděděných vlastností
logVerbosity
Výčet pro nastavení podrobností protokolu.
logVerbosity?: stringHodnota vlastnosti
string
Převzato zAutoMLVertical.logVerbosity
targetColumnName
Název cílového sloupce: Jedná se o sloupec hodnot predikce. Označuje se také jako název sloupce popisku v kontextu úkolů klasifikace.
targetColumnName?: stringHodnota vlastnosti
string
Děděno zAutoMLVertical.targetColumnName
trainingData
[Povinné] Trénování vstupu dat
trainingData: MLTableJobInputHodnota vlastnosti
Převzato zAutoMLVertical.trainingData
