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FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastForestBinaryTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastForestBinaryTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Erstellen Sie FastForestBinaryTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastForestRegressionTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Erstellen Sie FastForestRegressionTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastTreeBinaryTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastTreeBinaryTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines binären Klassifizierungsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie FastTreeBinaryTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe eines binären Klassifizierungsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, FastTreeRankingTrainer+Options)
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Erstellen Sie eine FastTreeRankingTrainer mit erweiterten Optionen, die eine Reihe von Eingaben basierend auf ihrer Relevanz mithilfe eines Entscheidungsstrukturbewertungsmodells bewertet.
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FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie mithilfe FastTreeRankingTrainereines Entscheidungsstrukturbewertungsmodells eine Reihe von Eingaben basierend auf ihrer Relevanz.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastTreeRegressionTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie FastTreeRegressionTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastTreeTweedieTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie FastTreeTweedieTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FeaturizeByFastForestBinary(TransformsCatalog, FastForestBinaryFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie FastForestBinaryFeaturizationEstimator, die zum Trainieren TreeEnsembleModelParameters zum Erstellen von strukturbasierten Features verwendet FastForestBinaryTrainer wird.
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FeaturizeByFastForestRegression(TransformsCatalog, FastForestRegressionFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie FastForestRegressionFeaturizationEstimator, die zum Trainieren TreeEnsembleModelParameters zum Erstellen von strukturbasierten Features verwendet FastForestRegressionTrainer wird.
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FeaturizeByFastTreeBinary(TransformsCatalog, FastTreeBinaryFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, die zum Trainieren TreeEnsembleModelParameters zum Erstellen von strukturbasierten Features verwendet FastTreeBinaryTrainer wird.
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FeaturizeByFastTreeRanking(TransformsCatalog, FastTreeRankingFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie FastTreeRankingFeaturizationEstimator, die zum Trainieren TreeEnsembleModelParameters zum Erstellen von strukturbasierten Features verwendet FastTreeRankingTrainer wird.
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FeaturizeByFastTreeRegression(TransformsCatalog, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie FastTreeRegressionFeaturizationEstimator, die zum Trainieren TreeEnsembleModelParameters zum Erstellen von strukturbasierten Features verwendet FastTreeRegressionTrainer wird.
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FeaturizeByFastTreeTweedie(TransformsCatalog, FastTreeTweedieFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie FastTreeTweedieFeaturizationEstimator, die zum Trainieren TreeEnsembleModelParameters zum Erstellen von strukturbasierten Features verwendet FastTreeTweedieTrainer wird.
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FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)
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Erstellen Sie PretrainedTreeFeaturizationEstimator, die strukturbasierte Features mit einem TreeEnsembleModelParameters.
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Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, GamBinaryTrainer+Options)
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Erstellen Sie GamBinaryTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mit generalisierten additiven Modellen (GAM) vorhersagen.
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Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie GamBinaryTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe generalisierter additiver Modelle (GAM) vorhersagt.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie GamRegressionTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mit generalisierten additiven Modellen (GAM) vorhersagen.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie GamRegressionTrainerein Ziel, das ein Ziel mithilfe generalisierter additiver Modelle (GAM) vorhersagt.
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