TreeExtensions クラス

定義

名前空間:: Microsoft.ML

アセンブリ:: Microsoft.ML.FastTree.dll

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v4.0.1

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.0.0

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.1.0

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.2.0

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.3.1

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.4.0

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.5.5

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.6.0

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v1.7.0

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v2.0.1

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v3.0.1

パッケージ:: Microsoft.ML.FastTree v5.0.0-preview.1.25125.4

ソース:: TreeTrainersCatalog.cs

ソース:: TreeTrainersCatalog.cs

ソース:: TreeTrainersCatalog.cs

重要

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デシジョンツリートレーナーと特徴付け子のインスタンスを作成するために、 RegressionCatalog、 BinaryClassificationCatalog、 MulticlassClassificationCatalog、 RankingCatalog、および TransformsCatalog によって使用される拡張メソッドのコレクション。

public static class TreeExtensions

type TreeExtensions = class

Public Module TreeExtensions

継承: Object
TreeExtensions

メソッド

名前	説明
FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastForestBinaryTrainer+Options)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して FastForestBinaryTrainer を作成します。
FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する FastForestBinaryTrainerを作成します。
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して FastForestRegressionTrainer を作成します。
FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する FastForestRegressionTrainerを作成します。
FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastTreeBinaryTrainer+Options)	デシジョンツリー二項分類モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して FastTreeBinaryTrainer を作成します。
FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	デシジョンツリーの二項分類モデルを使用してターゲットを予測する FastTreeBinaryTrainerを作成します。
FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, FastTreeRankingTrainer+Options)	デシジョンツリーのランク付けモデルを使用して、関連性に基づいて一連の入力をランク付けする高度なオプションを持つ FastTreeRankingTrainer を作成します。
FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	デシジョンツリーのランク付けモデルを使用して、関連性に基づいて一連の入力をランク付けする FastTreeRankingTrainerを作成します。
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して FastTreeRegressionTrainer を作成します。
FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する FastTreeRegressionTrainerを作成します。
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して FastTreeTweedieTrainer を作成します。
FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)	デシジョンツリー回帰モデルを使用してターゲットを予測する FastTreeTweedieTrainerを作成します。
FeaturizeByFastForestBinary(TransformsCatalog, FastForestBinaryFeaturizationEstimator+Options)	FastForestBinaryFeaturizationEstimatorを作成します。FastForestBinaryTrainerを使用してTreeEnsembleModelParametersをトレーニングし、ツリーベースの特徴を作成します。
FeaturizeByFastForestRegression(TransformsCatalog, FastForestRegressionFeaturizationEstimator+Options)	FastForestRegressionFeaturizationEstimatorを作成します。FastForestRegressionTrainerを使用してTreeEnsembleModelParametersをトレーニングし、ツリーベースの特徴を作成します。
FeaturizeByFastTreeBinary(TransformsCatalog, FastTreeBinaryFeaturizationEstimator+Options)	FastTreeBinaryFeaturizationEstimatorを作成します。FastTreeBinaryTrainerを使用してTreeEnsembleModelParametersをトレーニングし、ツリーベースの特徴を作成します。
FeaturizeByFastTreeRanking(TransformsCatalog, FastTreeRankingFeaturizationEstimator+Options)	FastTreeRankingFeaturizationEstimatorを作成します。FastTreeRankingTrainerを使用してTreeEnsembleModelParametersをトレーニングし、ツリーベースの特徴を作成します。
FeaturizeByFastTreeRegression(TransformsCatalog, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator+Options)	FastTreeRegressionFeaturizationEstimatorを作成します。FastTreeRegressionTrainerを使用してTreeEnsembleModelParametersをトレーニングし、ツリーベースの特徴を作成します。
FeaturizeByFastTreeTweedie(TransformsCatalog, FastTreeTweedieFeaturizationEstimator+Options)	FastTreeTweedieFeaturizationEstimatorを作成します。FastTreeTweedieTrainerを使用してTreeEnsembleModelParametersをトレーニングし、ツリーベースの特徴を作成します。
FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)	TreeEnsembleModelParametersを指定してツリーベースの特徴を生成するPretrainedTreeFeaturizationEstimatorを作成します。
Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, GamBinaryTrainer+Options)	一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して GamBinaryTrainer を作成します。
Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する GamBinaryTrainerを作成します。
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)	一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する高度なオプションを使用して GamRegressionTrainer を作成します。
Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)	一般化加法モデル (GAM) を使用してターゲットを予測する GamRegressionTrainerを作成します。

適用対象