Delen via

Classification interface

Pakket:
@azure/arm-machinelearning

Classificatietaak in autoML-tabel verticaal.

Uitbreiding

TableVertical,AutoMLVertical

Eigenschappen

positiveLabel

Positief label voor berekening van binaire metrische gegevens.
primaryMetric

Primaire metrische gegevens voor de taak.
taskType

Polymorf discriminator, waarmee de verschillende typen dit object kunnen worden opgegeven
trainingSettings

Invoer voor de trainingsfase voor een AutoML-taak.

Overgenomen eigenschappen

cvSplitColumnNames

Kolommen die moeten worden gebruikt voor CVSplit-gegevens.
featurizationSettings

Featurization-invoer die nodig is voor de AutoML-taak.
limitSettings

Uitvoeringsbeperkingen voor AutoMLJob.
logVerbosity

Logboek uitgebreidheid voor de taak.
nCrossValidations

Het aantal kruisvalidatievouwen dat moet worden toegepast op de trainingsgegevensset wanneer er geen validatiegegevensset wordt opgegeven.
targetColumnName

Naam van doelkolom: dit is de kolom voorspellingswaarden. Ook wel labelkolomnaam genoemd in de context van classificatietaken.
testData

Gegevensinvoer testen.
testDataSize

Het deel van de testgegevensset dat moet worden gereserveerd voor validatiedoeleinden. Waarden tussen (0.0, 1.0) Toegepast wanneer er geen validatiegegevensset wordt opgegeven.
trainingData

[Vereist] Invoer van trainingsgegevens.
validationData

Invoer van validatiegegevens.
validationDataSize

Het deel van de trainingsgegevensset dat moet worden gereserveerd voor validatiedoeleinden. Waarden tussen (0.0, 1.0) Toegepast wanneer er geen validatiegegevensset wordt opgegeven.
weightColumnName

De naam van de kolom met de steekproefgewicht. Geautomatiseerde ML ondersteunt een gewogen kolom als invoer, waardoor rijen in de gegevens omhoog of omlaag worden gewogen.

Eigenschapdetails

positiveLabel

Positief label voor berekening van binaire metrische gegevens.

positiveLabel?: string

Waarde van eigenschap

string

primaryMetric

Primaire metrische gegevens voor de taak.

primaryMetric?: string

Waarde van eigenschap

string

taskType

Polymorf discriminator, waarmee de verschillende typen dit object kunnen worden opgegeven

taskType: "Classification"

Waarde van eigenschap

"Classification"

trainingSettings

Invoer voor de trainingsfase voor een AutoML-taak.

trainingSettings?: ClassificationTrainingSettings

Waarde van eigenschap

ClassificationTrainingSettings

Details van overgenomen eigenschap

cvSplitColumnNames

Kolommen die moeten worden gebruikt voor CVSplit-gegevens.

cvSplitColumnNames?: string[]

Waarde van eigenschap

string[]

overgenomen vanTableVertical.cvSplitColumnNames

featurizationSettings

Featurization-invoer die nodig is voor de AutoML-taak.

featurizationSettings?: TableVerticalFeaturizationSettings

Waarde van eigenschap

TableVerticalFeaturizationSettings

overgenomen vanTableVertical.featurizationSettings

limitSettings

Uitvoeringsbeperkingen voor AutoMLJob.

limitSettings?: TableVerticalLimitSettings

Waarde van eigenschap

TableVerticalLimitSettings

overgenomen vanTableVertical.limitSettings

logVerbosity

Logboek uitgebreidheid voor de taak.

logVerbosity?: string

Waarde van eigenschap

string

overgenomen vanAutoMLVertical.logVerbosity-

nCrossValidations

Het aantal kruisvalidatievouwen dat moet worden toegepast op de trainingsgegevensset wanneer er geen validatiegegevensset wordt opgegeven.

nCrossValidations?: NCrossValidationsUnion

Waarde van eigenschap

NCrossValidationsUnion

overgenomen vanTableVertical.nCrossValidations

targetColumnName

Naam van doelkolom: dit is de kolom voorspellingswaarden. Ook wel labelkolomnaam genoemd in de context van classificatietaken.

targetColumnName?: string

Waarde van eigenschap

string

overgenomen vanAutoMLVertical.targetColumnName

testData

Gegevensinvoer testen.

testData?: MLTableJobInput

Waarde van eigenschap

MLTableJobInput

overgenomen vanTableVertical.testData

testDataSize

Het deel van de testgegevensset dat moet worden gereserveerd voor validatiedoeleinden. Waarden tussen (0.0, 1.0) Toegepast wanneer er geen validatiegegevensset wordt opgegeven.

testDataSize?: number

Waarde van eigenschap

number

overgenomen vanTableVertical.testDataSize-

trainingData

[Vereist] Invoer van trainingsgegevens.

trainingData: MLTableJobInput

Waarde van eigenschap

MLTableJobInput

overgenomen vanAutoMLVertical.trainingData-

validationData

Invoer van validatiegegevens.

validationData?: MLTableJobInput

Waarde van eigenschap

MLTableJobInput

overgenomen vanTableVertical.validationData-

validationDataSize

Het deel van de trainingsgegevensset dat moet worden gereserveerd voor validatiedoeleinden. Waarden tussen (0.0, 1.0) Toegepast wanneer er geen validatiegegevensset wordt opgegeven.

validationDataSize?: number

Waarde van eigenschap

number

overgenomen vanTableVertical.validationDataSize-

weightColumnName

De naam van de kolom met de steekproefgewicht. Geautomatiseerde ML ondersteunt een gewogen kolom als invoer, waardoor rijen in de gegevens omhoog of omlaag worden gewogen.

weightColumnName?: string

Waarde van eigenschap

string

overgenomen vanTableVertical.weightColumnName