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FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastForestBinaryTrainer+Options)
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Creare FastForestBinaryTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastForest(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Creare FastForestBinaryTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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Creare FastForestRegressionTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Creare FastForestRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, FastTreeBinaryTrainer+Options)
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Creare FastTreeBinaryTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di classificazione binaria dell'albero delle decisioni.
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FastTree(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Creare FastTreeBinaryTrainer, che stima una destinazione usando un modello di classificazione binaria dell'albero delle decisioni.
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FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, FastTreeRankingTrainer+Options)
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Creare un FastTreeRankingTrainer oggetto con opzioni avanzate, che classifica una serie di input in base alla pertinenza, usando un modello di classificazione dell'albero delle decisioni.
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FastTree(RankingCatalog+RankingTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Creare un FastTreeRankingTraineroggetto , che classifica una serie di input in base alla pertinenza, usando un modello di classificazione albero delle decisioni.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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Creare FastTreeRegressionTrainer con opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Creare FastTreeRegressionTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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Creare FastTreeTweedieTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Creare FastTreeTweedieTrainer, che stima una destinazione usando un modello di regressione dell'albero delle decisioni.
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FeaturizeByFastForestBinary(TransformsCatalog, FastForestBinaryFeaturizationEstimator+Options)
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Creare FastForestBinaryFeaturizationEstimator, che usa FastForestBinaryTrainer per eseguire il training TreeEnsembleModelParameters per creare funzionalità basate su albero.
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FeaturizeByFastForestRegression(TransformsCatalog, FastForestRegressionFeaturizationEstimator+Options)
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Creare FastForestRegressionFeaturizationEstimator, che usa FastForestRegressionTrainer per eseguire il training TreeEnsembleModelParameters per creare funzionalità basate su albero.
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FeaturizeByFastTreeBinary(TransformsCatalog, FastTreeBinaryFeaturizationEstimator+Options)
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Creare FastTreeBinaryFeaturizationEstimator, che usa FastTreeBinaryTrainer per eseguire il training TreeEnsembleModelParameters per creare funzionalità basate su albero.
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FeaturizeByFastTreeRanking(TransformsCatalog, FastTreeRankingFeaturizationEstimator+Options)
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Creare FastTreeRankingFeaturizationEstimator, che usa FastTreeRankingTrainer per eseguire il training TreeEnsembleModelParameters per creare funzionalità basate su albero.
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FeaturizeByFastTreeRegression(TransformsCatalog, FastTreeRegressionFeaturizationEstimator+Options)
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Creare FastTreeRegressionFeaturizationEstimator, che usa FastTreeRegressionTrainer per eseguire il training TreeEnsembleModelParameters per creare funzionalità basate su albero.
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FeaturizeByFastTreeTweedie(TransformsCatalog, FastTreeTweedieFeaturizationEstimator+Options)
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Creare FastTreeTweedieFeaturizationEstimator, che usa FastTreeTweedieTrainer per eseguire il training TreeEnsembleModelParameters per creare funzionalità basate su albero.
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FeaturizeByPretrainTreeEnsemble(TransformsCatalog, PretrainedTreeFeaturizationEstimator+Options)
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Creare PretrainedTreeFeaturizationEstimator, che produce funzionalità basate su albero in base a un oggetto TreeEnsembleModelParameters.
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Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, GamBinaryTrainer+Options)
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Creare GamBinaryTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando modelli additivi generalizzati (GAM).
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Gam(BinaryClassificationCatalog+BinaryClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Creare GamBinaryTrainer, che stima una destinazione usando modelli additivi generalizzati (GAM).
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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Creare GamRegressionTrainer usando opzioni avanzate, che stimano una destinazione usando modelli additivi generalizzati (GAM).
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Creare GamRegressionTrainer, che stima una destinazione usando modelli additivi generalizzati (GAM).
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