Forecasting interface

Paquete:
@azure/arm-machinelearning

Tarea de pronóstico en AutoML Tabla vertical.

Extends
AutoMLVertical

Propiedades

cvSplitColumnNames

Columnas que se van a usar para datos CVSplit.
featurizationSettings

Entradas de caracterización necesarias para el trabajo de AutoML.
forecastingSettings

Previsión de entradas específicas de la tarea.
limitSettings

Restricciones de ejecución para AutoMLJob.
nCrossValidations

Número de plegamientos de validación cruzada que se aplicarán en el conjunto de datos de entrenamiento cuando no se proporcione el conjunto de datos de validación.
primaryMetric

Métricas principales para la tarea de previsión.
taskType

[Obligatorio] Tipo de tarea para AutoMLJob.
testData

Prueba de la entrada de datos.
testDataSize

Fracción del conjunto de datos de prueba que debe reservarse para fines de validación. Valores entre (0,0 , 1,0) Se aplica cuando no se proporciona el conjunto de datos de validación.
trainingSettings

Entradas para la fase de entrenamiento de un trabajo de AutoML.
validationData

Entradas de datos de validación.
validationDataSize

La fracción del conjunto de datos de entrenamiento que debe reservarse para fines de validación. Valores entre (0,0 , 1,0) Se aplica cuando no se proporciona el conjunto de datos de validación.
weightColumnName

Nombre de la columna de peso de ejemplo. Ml automatizado admite una columna ponderada como entrada, lo que hace que las filas de los datos se ponderan o bajen.

Propiedades heredadas

logVerbosity

Enumeración para establecer el nivel de detalle del registro.
targetColumnName

Nombre de columna de destino: se trata de la columna de valores de predicción. También conocido como nombre de columna de etiqueta en el contexto de las tareas de clasificación.
trainingData

[Obligatorio] Entrada de datos de entrenamiento.

Detalles de las propiedades

cvSplitColumnNames

Columnas que se van a usar para datos CVSplit.

cvSplitColumnNames?: string[]

Valor de propiedad

string[]

featurizationSettings

Entradas de caracterización necesarias para el trabajo de AutoML.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

Valor de propiedad

TableVerticalFeaturizationSettings

forecastingSettings

Previsión de entradas específicas de la tarea.

forecastingSettings?: ForecastingSettings

Valor de propiedad

ForecastingSettings

limitSettings

Restricciones de ejecución para AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

Valor de propiedad

TableVerticalLimitSettings

nCrossValidations

Número de plegamientos de validación cruzada que se aplicarán en el conjunto de datos de entrenamiento cuando no se proporcione el conjunto de datos de validación.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

Valor de propiedad

NCrossValidationsUnion

primaryMetric

Métricas principales para la tarea de previsión.

primaryMetric?: string

Valor de propiedad

string

taskType

[Obligatorio] Tipo de tarea para AutoMLJob.

taskType: "Forecasting"

Valor de propiedad

"Forecasting"

testData

Prueba de la entrada de datos.

testData?: MLTableJobInput

Valor de propiedad

MLTableJobInput

testDataSize

Fracción del conjunto de datos de prueba que debe reservarse para fines de validación. Valores entre (0,0 , 1,0) Se aplica cuando no se proporciona el conjunto de datos de validación.

testDataSize?: number

Valor de propiedad

number

trainingSettings

Entradas para la fase de entrenamiento de un trabajo de AutoML.

trainingSettings?: ForecastingTrainingSettings

Valor de propiedad

ForecastingTrainingSettings

validationData

Entradas de datos de validación.

validationData?: MLTableJobInput

Valor de propiedad

MLTableJobInput

validationDataSize

La fracción del conjunto de datos de entrenamiento que debe reservarse para fines de validación. Valores entre (0,0 , 1,0) Se aplica cuando no se proporciona el conjunto de datos de validación.

validationDataSize?: number

Valor de propiedad

number

weightColumnName

Nombre de la columna de peso de ejemplo. Ml automatizado admite una columna ponderada como entrada, lo que hace que las filas de los datos se ponderan o bajen.

weightColumnName?: string

Valor de propiedad

string

Detalles de las propiedades heredadas

logVerbosity

Enumeración para establecer el nivel de detalle del registro.

logVerbosity?: string

Valor de propiedad

string

Heredado deAutoMLVertical.logVerbosity

targetColumnName

Nombre de columna de destino: se trata de la columna de valores de predicción. También conocido como nombre de columna de etiqueta en el contexto de las tareas de clasificación.

targetColumnName?: string

Valor de propiedad

string

Heredado deAutoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Obligatorio] Entrada de datos de entrenamiento.

trainingData: MLTableJobInput

Valor de propiedad

MLTableJobInput

Heredado deAutoMLVertical.trainingData