Classification interface
Besorolási feladat az AutoML-tábla függőlegesen.
- Extends
Tulajdonságok
| positive |
Pozitív címke bináris metrikák kiszámításához. |
| primary |
A tevékenység elsődleges metrikája. |
| task |
Polimorfikus diszkriminatív, amely meghatározza az objektum különböző típusait |
| training |
Bemenetek egy AutoML-feladat betanítási fázisához. |
Örökölt tulajdonságok
| cv |
A CVSplit-adatokhoz használandó oszlopok. |
| featurization |
Az AutoML-feladathoz szükséges featurizációs bemenetek. |
| limit |
Az AutoMLJob végrehajtási korlátozásai. |
| log |
A feladat részletességének naplózása. |
| n |
A betanítási adatkészleten alkalmazandó keresztérvényesítési hajtások száma, ha az érvényesítési adatkészlet nincs megadva. |
| target |
Céloszlop neve: Ez az előrejelzési értékek oszlopa. Más néven címkeoszlop neve a besorolási feladatok kontextusában. |
| test |
Adatbevitel tesztelése. |
| test |
A tesztelési adatkészlet azon része, amelyet az ellenőrzés céljára félre kell tenni. A (0.0, 1.0) közötti értékek akkor érvényesülnek, ha az érvényesítési adatkészlet nincs megadva. |
| training |
[Kötelező] Betanítási adatbevitel. |
| validation |
Adatbemenetek érvényesítése. |
| validation |
A betanítási adatkészlet azon része, amelyet az ellenőrzés céljára félre kell tenni. A (0.0, 1.0) közötti értékek akkor érvényesülnek, ha az érvényesítési adatkészlet nincs megadva. |
| weight |
A mintasúly oszlop neve. Az automatizált gépi tanulás bemenetként támogatja a súlyozott oszlopokat, ami az adatok sorait felfelé vagy lefelé súlyozza. |
Tulajdonság adatai
positiveLabel
Pozitív címke bináris metrikák kiszámításához.
positiveLabel?: stringTulajdonság értéke
string
primaryMetric
A tevékenység elsődleges metrikája.
primaryMetric?: stringTulajdonság értéke
string
taskType
Polimorfikus diszkriminatív, amely meghatározza az objektum különböző típusait
taskType: "Classification"Tulajdonság értéke
"Classification"
trainingSettings
Bemenetek egy AutoML-feladat betanítási fázisához.
trainingSettings?: ClassificationTrainingSettingsTulajdonság értéke
Örökölt tulajdonság részletei
cvSplitColumnNames
A CVSplit-adatokhoz használandó oszlopok.
cvSplitColumnNames?: string[]Tulajdonság értéke
string[]
featurizationSettings
Az AutoML-feladathoz szükséges featurizációs bemenetek.
featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettingsTulajdonság értéke
limitSettings
Az AutoMLJob végrehajtási korlátozásai.
limitSettings?: TableVerticalLimitSettingsTulajdonság értéke
ÖrököltTableVertical.limitSettings
logVerbosity
nCrossValidations
A betanítási adatkészleten alkalmazandó keresztérvényesítési hajtások száma, ha az érvényesítési adatkészlet nincs megadva.
nCrossValidations?: NCrossValidationsUnionTulajdonság értéke
targetColumnName
Céloszlop neve: Ez az előrejelzési értékek oszlopa. Más néven címkeoszlop neve a besorolási feladatok kontextusában.
targetColumnName?: stringTulajdonság értéke
string
AutoMLVertical.targetColumnNameörökölt
testData
Adatbevitel tesztelése.
testData?: MLTableJobInputTulajdonság értéke
testDataSize
A tesztelési adatkészlet azon része, amelyet az ellenőrzés céljára félre kell tenni. A (0.0, 1.0) közötti értékek akkor érvényesülnek, ha az érvényesítési adatkészlet nincs megadva.
testDataSize?: numberTulajdonság értéke
number
trainingData
[Kötelező] Betanítási adatbevitel.
trainingData: MLTableJobInputTulajdonság értéke
AutoMLVertical.trainingDataörökölt
validationData
Adatbemenetek érvényesítése.
validationData?: MLTableJobInputTulajdonság értéke
validationDataSize
A betanítási adatkészlet azon része, amelyet az ellenőrzés céljára félre kell tenni. A (0.0, 1.0) közötti értékek akkor érvényesülnek, ha az érvényesítési adatkészlet nincs megadva.
validationDataSize?: numberTulajdonság értéke
number
weightColumnName
A mintasúly oszlop neve. Az automatizált gépi tanulás bemenetként támogatja a súlyozott oszlopokat, ami az adatok sorait felfelé vagy lefelé súlyozza.
weightColumnName?: stringTulajdonság értéke
string