SupportedModels 類別

  • 參考

定義 Azure Machine Learning 所支援之自動化 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 * 表示的演算法能夠轉換成 ONNX 格式。 深入瞭解如何將模型轉換成ONNX <https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml#automl –onnx >。

分類 |————————————|羅吉斯回歸* |淺色 GBM* |漸層提升* |決策樹* |K 近鄰* |線性 SVC |支援向量分類 (SVC) |隨機樹系 |非常隨機的樹狀結構* |Xgboost* |Averaged Perceptron 分類器 |貝氏* 貝氏機率 |隨機漸層下降 () * |線性 SVM 分類器* |Tabnet 分類器 |

回歸 |———————————– |彈性 Net* |淺色 GBM* |漸層提升* |決策樹* |K 近鄰* |LARS Lasso* |隨機漸層下降 (SGD) |隨機樹系* |非常隨機的樹狀結構* |Xgboost* |線上漸層下降回歸輸入器 |快速線性回歸輸入器 |Tabnet 回歸輸入器 |

時間序列預測 |———————————– |彈性網路 |淺色 GBM |漸層提升 |決策樹 |K 近鄰 |LARS Lasso |隨機漸層下降 (SGD) |隨機樹系 |非常隨機的樹狀結構 |Xgboost |Auto-ARIMA |安拉文 |ForecastTCN |

繼承
builtins.object
SupportedModels

建構函式

SupportedModels()