constants Paquet

Contient des classes qui définissent des constantes utilisées dans l’interprétabilité dans Azure Machine Learning.

Pour plus d’informations sur l’interprétabilité, consultez Interprétabilité : explications des modèles dans le Machine Learning automatisé.

Classes

Attributes	Fournir des constantes pour les attributs.
BackCompat	Fournit les constantes nécessaires à la prise en charge des anciennes versions de notre produit.
DNNFramework	Fournit les constantes du framework DNN.
Defaults	Fournit les constantes des valeurs par défaut pour les méthodes d’explication.
Dynamic	Fournit des constantes pour les classes générées dynamiquement.
ExplainParams	Fournir des constantes pour les paramètres d’interpret community (init, explain_local et explain_global).
ExplainType	Fournit les constantes des informations de type pour le modèle et l’explicatif. Utiles pour la visualisation.
ExplanationParams	Fournir des constantes pour les paramètres d’explication.
History	Fournit les constantes liées au chargement des ressources dans l’historique des exécutions.
IO	Fournit les constantes liées aux entrées et sorties de fichiers.
LightGBMParams	Fournir des constantes pour LightGBM.
LightGBMSerializationConstants	Fournit la classe interne qui définit les champs utilisés pour la sérialisation MimicExplainer.
LoggingNamespace	Fournit les constantes liées à l’espace de noms de journalisation.
MimicSerializationConstants	Fournit la classe interne qui définit les champs utilisés pour la sérialisation MimicExplainer.
RunPropertiesAndTags	Fournit des constantes pour le suivi des étiquettes et des propriétés définies sur l’objet Run.
SKLearn	Fournir des constantes relatives à scikit-learn.
Scoring	Fournit des constantes pour le scoring des explicatifs de temps.
Spacy	Fournit les constantes liées à spaCy.
Tensorflow	Fournir des constantes relatives à TensorFlow et TensorBoard.

Énumérations

ExplainableModelType	Fournit des constantes pour le type de modèle explicable.
ModelTask	Fournit les constantes de tâche de modèle. Peut être « classification », « régression » ou « inconnu ». Par défaut, le domaine du modèle est déduit s’il est « unknown », mais vous pouvez le remplacer si vous spécifiez « classification » ou « regression ».
ShapValuesOutput	Fournit des constantes pour les valeurs SHAP générées en sortie de l’explicatif. Valeurs possibles : « default », « probability » ou « teacher_probability ». Si « teacher_probability » est spécifié, nous utilisons les probabilités du modèle enseignant.