RegressionCatalog Classe

Définition

Espace de noms:: Microsoft.ML

Assembly:: Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:: Microsoft.ML v4.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.0.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.1.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.2.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.3.1

Paquet:: Microsoft.ML v1.4.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.5.5

Paquet:: Microsoft.ML v1.6.0

Paquet:: Microsoft.ML v1.7.0

Paquet:: Microsoft.ML v2.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v3.0.1

Paquet:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Source:: TrainCatalog.cs

Source:: TrainCatalog.cs

Source:: TrainCatalog.cs

Important

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Classe utilisée pour MLContext créer des instances de composants de régression, tels que des formateurs et des évaluateurs.

public sealed class RegressionCatalog : Microsoft.ML.TrainCatalogBase

type RegressionCatalog = class
    inherit TrainCatalogBase

Public NotInheritable Class RegressionCatalog
Inherits TrainCatalogBase

Héritage: Object

TrainCatalogBase
RegressionCatalog

Propriétés

Nom	Description
Trainers	Liste des formateurs pour effectuer une régression.

Méthodes

Nom	Description
CrossValidate(IDataView, IEstimator<ITransformer>, Int32, String, String, Nullable<Int32>)	Exécutez la validation croisée sur `numberOfFolds` les replis de `data`, en ajustant `estimator`et en respectant `samplingKeyColumnName` le cas échéant. Ensuite, évaluez chaque sous-modèle par rapport aux `labelColumnName` métriques retournées.
Evaluate(IDataView, String, String)	Évalue les données de régression notées.

Méthodes d’extension

Nom	Description
PermutationFeatureImportance(RegressionCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Importance des caractéristiques de permutation (PFI) pour la régression.
PermutationFeatureImportance<TModel>(RegressionCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)	Importance des caractéristiques de permutation (PFI) pour la régression.

S’applique à