Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
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Crie LightGbmRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão de aumento de gradiente.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)
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Crie LightGbmRegressionTrainer com base em um modelo LightGBM pré-treinado, que prevê um destino usando um gradiente que aumenta a regressão da árvore de decisão.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
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Crie LightGbmRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão de aumento de gradiente.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)
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Crie OlsTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)
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Crie OlsTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
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Crie LbfgsPoissonRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Crie LbfgsPoissonRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
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Crie OnlineGradientDescentTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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Crie OnlineGradientDescentTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)
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Crie SdcaRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Crie SdcaRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão linear.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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Crie FastForestRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Crie FastForestRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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Crie FastTreeRegressionTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Crie FastTreeRegressionTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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Crie FastTreeTweedieTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Crie FastTreeTweedieTrainer, que prevê um destino usando um modelo de regressão de árvore de decisão.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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Crie GamRegressionTrainer usando opções avançadas, que prevê um destino usando modelos aditivos generalizados (GAM).
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Crie GamRegressionTrainer, que prevê um destino usando modelos aditivos generalizados (GAM).
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