RegressionModels type

AutoML tarafından desteklenen tüm Regresyon modelleri için sabit listesi.
KnownRegressionModels , RegressionModels ile birbirinin yerine kullanılabilir, bu enum hizmetin desteklediği bilinen değerleri içerir.

Hizmet tarafından desteklenen bilinen değerler

ElasticNet: Elastik net, iki yaygın cezayı birleştiren, özellikle L1 ve L2 ceza fonksiyonlarını birleştiren popüler bir düzenli doğrusal regresyon türüdür.
GradientBoosting: Hafta öğrenenleri güçlü bir öğrenene dönüştürme tekniğine Boosting denir. Gradyan artırma algoritması süreci, bu yürütme teorisi üzerinde çalışır.
DecisionTree: Karar Ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan denetli bir öğrenme yöntemidir. Amaç, veri özelliklerinden çıkarılan basit karar kurallarını öğrenerek bir hedef değişkenin değerini tahmin eden bir model oluşturmaktır.
KNN: K-en yakın komşular (KNN) algoritması, yeni veri noktalarının değerlerini tahmin etmek için 'özellik benzerliği' kullanır; bu da yeni veri noktasının eğitim kümesindeki noktalarla ne kadar yakınlaştığına göre bir değer atanması anlamına gelir.
LassoLars: En Az Açı Regresyonu ile Lasso modeli uyumu, yani Lars. Düzenleyici olarak önceden L1 ile eğitilmiş bir Doğrusal Modeldir.
SGD: SGD: Stokastik gradyan inişi, makine öğrenimi uygulamalarında genellikle tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki en iyi uyumu sağlayan model parametrelerini bulmak için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Kesin olmayan ama güçlü bir tekniktir.
RandomForest: Random forest, denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. İnşa ettiği "orman", genellikle "torbalama" yöntemiyle eğitilmiş bir karar ağaçları topluluğudur. Torbalama yönteminin genel fikri, öğrenme modellerinin bir kombinasyonunun genel sonucu arttırmasıdır.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees, birçok karar ağacından alınan tahminleri birleştiren bir toplu makine öğrenimi algoritmasıdır. Yaygın olarak kullanılan rastgele orman algoritması ile ilgilidir.
LightGBM: LightGBM, ağaç tabanlı öğrenme algoritmaları kullanan bir gradyan güçlendirme çerçevesidir.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Aşırı Gradient Boosting Regressor, temel öğrenenlerden oluşan bir topluluğu kullanarak denetli bir makine öğrenimi modelidir.