StackEnsembleSettings interface

Pacchetto:
@azure/arm-machinelearning

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Proprietà

stackMetaLearnerKWargs

Parametri facoltativi da passare all'inizializzatore del meta-learner.
stackMetaLearnerTrainPercentage

Specifica la proporzione del set di training (quando si sceglie il tipo di training e di convalida) da riservare per il training del meta-apprendimento. Il valore predefinito è 0,2.
stackMetaLearnerType

Il meta-learner è un modello addestrato sull'output dei singoli modelli eterogenei.\r\nMeta-apprendenti predefiniti sono LogisticRegression per i compiti di classificazione (o LogisticRegressionCV se è abilitata la validazione incrociata) ed ElasticNet per i compiti di regressione/previsione (o ElasticNetCV se la validazione incrociata è abilitata).\r\nQuesto parametro può essere una delle seguenti stringhe: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor o LinearRegression

Dettagli proprietà

stackMetaLearnerKWargs

Parametri facoltativi da passare all'inizializzatore del meta-learner.

stackMetaLearnerKWargs?: any

Valore della proprietà

any

stackMetaLearnerTrainPercentage

Specifica la proporzione del set di training (quando si sceglie il tipo di training e di convalida) da riservare per il training del meta-apprendimento. Il valore predefinito è 0,2.

stackMetaLearnerTrainPercentage?: number

Valore della proprietà

number

stackMetaLearnerType

Il meta-learner è un modello addestrato sull'output dei singoli modelli eterogenei.\r\nMeta-apprendenti predefiniti sono LogisticRegression per i compiti di classificazione (o LogisticRegressionCV se è abilitata la validazione incrociata) ed ElasticNet per i compiti di regressione/previsione (o ElasticNetCV se la validazione incrociata è abilitata).\r\nQuesto parametro può essere una delle seguenti stringhe: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor o LinearRegression

stackMetaLearnerType?: string

Valore della proprietà

string