Regression 클래스

자동화된 ML에 사용되는 회귀 알고리즘의 이름을 정의합니다.

Azure는 이러한 회귀 알고리즘을 지원하지만 사용자는 알고리즘을 직접 지정할 필요가 없습니다. AutoMLConfig 클래스의 allowed_models 및 blocked_models 매개 변수를 사용하여 모델을 포함하거나 제외합니다.

Azure의 자동화된 ML에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요.

• 자동화된 ML이란?

• 기계 학습 작업을 정의하는 방법

• Python에서 자동화된 ML 실험 구성

• TensorFlowDNN, TensorFlowLinearRegressor는 더 이상 사용되지 않습니다.

상속

builtins.object

Regression

생성자

Regression()

특성

DecisionTreeRegressor

DecisionTreeRegressor = 'DecisionTree'

ElasticNet

ElasticNet = 'ElasticNet'

ExtraTreesRegressor

ExtraTreesRegressor = 'ExtremeRandomTrees'

FastLinearRegressor

FastLinearRegressor = 'FastLinearRegressor'

GradientBoostingRegressor

GradientBoostingRegressor = 'GradientBoosting'

KNearestNeighborsRegressor

KNearestNeighborsRegressor = 'KNN'

LassoLars

LassoLars = 'LassoLars'

LightGBMRegressor

LightGBMRegressor = 'LightGBM'

OnlineGradientDescentRegressor

OnlineGradientDescentRegressor = 'OnlineGradientDescentRegressor'

RandomForestRegressor

RandomForestRegressor = 'RandomForest'

SGDRegressor

SGDRegressor = 'SGD'

TabNetRegressor

TabNetRegressor = 'TabnetRegressor'

TensorFlowDNNRegressor

TensorFlowDNNRegressor = 'TensorFlowDNN'

TensorFlowLinearRegressor

TensorFlowLinearRegressor = 'TensorFlowLinearRegressor'

XGBoostRegressor

XGBoostRegressor = 'XGBoostRegressor'