TabnetRegressor 类

Tabnet 回归量的模型包装器。

继承

sklearn.base.RegressorMixin

TabnetRegressor

azureml.automl.runtime.shared.model_wrappers._AbstractModelWrapper

TabnetRegressor

构造函数

TabnetRegressor(num_steps=3, hidden_features=16, epochs=10, learning_rate=0.03, problem_info=None, **kwargs)

参数

num_steps

默认值: 3

hidden_features

默认值: 16

epochs

默认值: 10

learning_rate

默认值: 0.03

problem_info

默认值: None

方法

fit	TabnetRegressor 模型的拟合函数。
get_model	返回 TabnetRegressor 模型。 否则返回 None。
get_params	返回 TabnetRegressor 模型的参数。
predict	根据数据集特征预测目标。

fit

TabnetRegressor 模型的拟合函数。

fit(X, y, **kwargs)

参数

X

必需

输入数据。

y

必需

输入目标值。

kwargs

必需

其他参数

返回

拟合模型后执行 Self 操作。

get_model

返回 TabnetRegressor 模型。

否则返回 None。

get_model()

返回

如果已调用拟合方法，则返回拟合模型。

get_params

返回 TabnetRegressor 模型的参数。

get_params(deep=True)

参数

deep

默认值: True

如果为 True，也返回子估算器的模型参数。

返回

TabnetRegressor 模型的参数。

predict

根据数据集特征预测目标。

predict(X)

参数

X

必需

输入数据。

返回

模型预测。