Forecasting interface
AutoML Tablosu dikeyinde tahmin görevi.
- Extends
Özellikler
| cv |
CVSplit verileri için kullanılacak sütunlar. |
| featurization |
AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri. |
| forecasting |
Göreve özgü girişleri tahmin etme. |
| limit |
AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları. |
| n |
Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında eğitim veri kümesine uygulanacak çapraz doğrulama katlarının sayısı. |
| primary |
Tahmin görevi için birincil ölçümler. |
| task |
[Gerekli] AutoMLjob için görev türü. |
| test |
Veri girişini test edin. |
| test |
Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken test veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır. |
| training |
AutoML İşi için eğitim aşamasına yönelik girişler. |
| validation |
Doğrulama veri girişleri. |
| validation |
Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır. |
| weight |
Örnek ağırlık sütununun adı. Otomatik ML, giriş olarak ağırlıklı bir sütunu destekler ve bu da verilerdeki satırların yukarı veya aşağı ağırlıklı olmasına neden olur. |
Devralınan Özellikler
| log |
Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi. |
| target |
Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir. |
| training |
[Gerekli] Eğitim veri girişi. |
Özellik Ayrıntıları
cvSplitColumnNames
CVSplit verileri için kullanılacak sütunlar.
cvSplitColumnNames?: string[]Özellik Değeri
string[]
featurizationSettings
AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettingsÖzellik Değeri
forecastingSettings
Göreve özgü girişleri tahmin etme.
forecastingSettings?: ForecastingSettingsÖzellik Değeri
limitSettings
AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
limitSettings?: TableVerticalLimitSettingsÖzellik Değeri
nCrossValidations
Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında eğitim veri kümesine uygulanacak çapraz doğrulama katlarının sayısı.
nCrossValidations?: NCrossValidationsUnionÖzellik Değeri
primaryMetric
Tahmin görevi için birincil ölçümler.
primaryMetric?: stringÖzellik Değeri
string
taskType
[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
taskType: "Forecasting"Özellik Değeri
"Forecasting"
testData
testDataSize
Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken test veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
testDataSize?: numberÖzellik Değeri
number
trainingSettings
AutoML İşi için eğitim aşamasına yönelik girişler.
trainingSettings?: ForecastingTrainingSettingsÖzellik Değeri
validationData
validationDataSize
Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
validationDataSize?: numberÖzellik Değeri
number
weightColumnName
Örnek ağırlık sütununun adı. Otomatik ML, giriş olarak ağırlıklı bir sütunu destekler ve bu da verilerdeki satırların yukarı veya aşağı ağırlıklı olmasına neden olur.
weightColumnName?: stringÖzellik Değeri
string
Devralınan Özellik Detayları
logVerbosity
Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
logVerbosity?: stringÖzellik Değeri
string
AutoMLVertical.logVerbosity'denmiras alınmıştır
targetColumnName
Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
targetColumnName?: stringÖzellik Değeri
string
AutoMLVertical.targetColumnNameüzerinden miras alınmıştır
trainingData
[Gerekli] Eğitim veri girişi.
trainingData: MLTableJobInputÖzellik Değeri
AutoMLVertical.trainingData'danmiras alınmıştır
