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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LightGbmRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie LightGbmRegressionTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für die Entscheidungsstruktur zur Erhöhung des Farbverlaufs vorhersagen.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, Stream, String)
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Erstellen Sie LightGbmRegressionTrainer aus einem vortrainierten LightGBM-Modell, das ein Ziel mithilfe einer Entscheidungsstrukturregression zur Steigerung des Farbverlaufs vorhersagt.
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LightGbm(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>, Int32)
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Erstellen Sie LightGbmRegressionTrainer, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells für entscheidungsstruktursteigernde Gradienten vorhersagt.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OlsTrainer+Options)
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Erstellen Sie OlsTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagen.
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Ols(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String)
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Erstellen Sie OlsTrainer, das ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagt.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, LbfgsPoissonRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie LbfgsPoissonRegressionTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagen.
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LbfgsPoissonRegression(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Erstellen Sie LbfgsPoissonRegressionTrainer, das ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagt.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, OnlineGradientDescentTrainer+Options)
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Erstellen Sie OnlineGradientDescentTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagen.
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OnlineGradientDescent(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, IRegressionLoss, Single, Boolean, Single, Int32)
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Erstellen Sie OnlineGradientDescentTrainer, das ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagt.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SdcaRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie SdcaRegressionTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagen.
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Sdca(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, ISupportSdcaRegressionLoss, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Erstellen Sie SdcaRegressionTrainer, das ein Ziel mithilfe eines linearen Regressionsmodells vorhersagt.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastForestRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastForestRegressionTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells der Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastForest(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32)
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Erstellen Sie FastForestRegressionTrainer, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells der Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastTreeRegressionTrainer mit erweiterten Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells der Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastTree(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie FastTreeRegressionTrainer, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells der Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, FastTreeTweedieTrainer+Options)
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Erstellen Sie FastTreeTweedieTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells der Entscheidungsstruktur vorhersagen.
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FastTreeTweedie(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie FastTreeTweedieTrainer, das ein Ziel mithilfe eines Regressionsmodells der Entscheidungsstruktur vorhersagt.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, GamRegressionTrainer+Options)
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Erstellen Sie GamRegressionTrainer mithilfe erweiterter Optionen, die ein Ziel mithilfe von generalisierten additiven Modellen (GAM) vorhersagen.
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Gam(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, Int32, Int32, Double)
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Erstellen Sie GamRegressionTrainer, um ein Ziel mithilfe von generalisierten additiven Modellen (GAM) vorherzusagen.
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