ForecastingTrainingSettings Classe
Définition
Important
Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.
Prévision de la configuration liée à l’entraînement.
public class ForecastingTrainingSettings : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningTrainingSettingstype ForecastingTrainingSettings = class
inherit MachineLearningTrainingSettingsPublic Class ForecastingTrainingSettings
Inherits MachineLearningTrainingSettings- Héritage
Constructeurs
| ForecastingTrainingSettings() |
Initialise une nouvelle instance de ForecastingTrainingSettings. |
Propriétés
| AllowedTrainingAlgorithms |
Modèles autorisés pour la tâche de prévision. |
| BlockedTrainingAlgorithms |
Modèles bloqués pour la tâche de prévision. |
| 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) |