Regression interface
Tarea de regresión en AutoML Table vertical.
- Extends
Propiedades
| cv |
Columnas que se van a usar para datos CVSplit. |
| featurization |
Entradas de caracterización necesarias para el trabajo de AutoML. |
| limit |
Restricciones de ejecución para AutoMLJob. |
| n |
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. |
| primary |
Métricas principales para la tarea Regresión. |
| task |
[Obligatorio] Tipo de tarea para AutoMLJob. |
| test |
Prueba de la entrada de datos. |
| test |
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. |
| training |
Entradas para la fase de entrenamiento de un trabajo de AutoML. |
| validation |
Entradas de datos de validación. |
| validation |
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. |
| weight |
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
| log |
Enumeración para establecer el nivel de detalle del registro. |
| target |
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. |
| training |
[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
limitSettings
Restricciones de ejecución para AutoMLJob.
limitSettings?: TableVerticalLimitSettings
Valor de propiedad
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
primaryMetric
Métricas principales para la tarea Regresión.
primaryMetric?: string
Valor de propiedad
string
taskType
[Obligatorio] Tipo de tarea para AutoMLJob.
taskType: "Regression"
Valor de propiedad
"Regression"
testData
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?: RegressionTrainingSettings
Valor de propiedad
validationData
Entradas de datos de validación.
validationData?: MLTableJobInput
Valor de propiedad
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
Heredado deAutoMLVertical.trainingData