ClassificationTrainingSettings Classe
Définition
Important
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Configuration liée à la formation de classification.
public class ClassificationTrainingSettings : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningTrainingSettingstype ClassificationTrainingSettings = class
inherit MachineLearningTrainingSettingsPublic Class ClassificationTrainingSettings
Inherits MachineLearningTrainingSettings- Héritage
Constructeurs
| ClassificationTrainingSettings() |
Initialise une nouvelle instance de ClassificationTrainingSettings. |
Propriétés
| AllowedTrainingAlgorithms |
Modèles autorisés pour la tâche de classification. |
| BlockedTrainingAlgorithms |
Modèles bloqués pour la tâche de classification. |
| EnsembleModelDownloadTimeout |
Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| IsDnnTrainingEnabled |
Activer la recommandation des modèles DNN. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| IsModelExplainabilityEnabled |
Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| IsOnnxCompatibleModelsEnabled |
Indicateur pour l’activation des modèles compatibles onnx. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| IsStackEnsembleEnabled |
Activez l’exécution de l’ensemble de piles. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| IsVoteEnsembleEnabled |
Activez l’exécution des ensembles de votes. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| StackEnsembleSettings |
Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |
| TrainingMode |
Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection en mode mixte ou en mode heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué » est utilisé, seule la caractérisation distribuée est utilisée et des algorithmes distribués sont choisis. Si « Nondistributed », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. (Hérité de MachineLearningTrainingSettings) |