SupportedModels 類別

定義 Azure Machine Learning 所支援自動化 ML 演算法的易記名稱。

如果您打算將自動 ML 建立的模型匯出至 ONNX 模型 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-onnx，則只有以 * 表示的演算法才能轉換成 ONNX 格式。 深入瞭解如何將模型轉換成 ONNX –onnx<https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml#automl>。

分類 |————————————|羅吉斯回歸* |淺色 GBM* |漸層提升* |判定樹* |K 近鄰* |線性 SVC |支援向量分類 （SVC）|隨機樹系 |極端隨機樹狀結構* |Xgboost* |Averaged Perceptron Classifier |貝氏機率 * 貝氏機率 |隨機梯度下降 （新元）* |線性 SVM 分類器* |Tabnet 分類器 |

回歸 |———————————– |Elastic Net* |淺色 GBM* |漸層提升* |判定樹* |K 近鄰* |LARS Lasso* |隨機梯度下降 （新發幣） |隨機樹系* |極端隨機樹狀結構* |Xgboost* |在線梯度下降回歸輸入器 |快速線性回歸輸入器 |Tabnet 回歸輸入器 |

時間序列預測 |———————————– |Elastic Net |淺色 GBM |漸層提升 |判定樹 |K 近鄰 |LARS Lasso |隨機梯度下降 （新發幣） |隨機樹系 |極端隨機的樹狀結構 |Xgboost |自動 ARIMA |先知 |ForecastTCN |