SupportedModels Classe

Définit des noms conviviaux pour les algorithmes de ML automatisé pris en charge par Azure Machine Learning.

Si vous envisagez d’exporter vos modèles de ML automatisé créés vers un modèle ONNXhttps://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-onnx, seuls les algorithmes indiqués par un astérisque (*) peuvent être convertis au format ONNX. En savoir plus sur la conversion de modèles au format ONNX <https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml#automl–onnx>.

Classification | ————————————| Logistic Regression* | Light GBM* | Gradient Boosting* | Decision Tree* | K Nearest Neighbors* | Linear SVC | Support Vector Classification (SVC)| Random Forest | Extremely Randomized Trees* | Xgboost* | Averaged Perceptron Classifier | Naive* Bayes | Stochastic Gradient Descent (SGD)* | Linear SVM Classifier* | Tabnet Classifier |

Regression | ———————————– | Elastic Net* | Light GBM* | Gradient Boosting* | Decision Tree* | K Nearest Neighbors* | LARS Lasso* | Stochastic Gradient Descent (SGD) | Random Forest* | Extremely Randomized Trees* | Xgboost* | Online Gradient Descent Regressor | Fast Linear Regressor | Tabnet Regressor |

Time Series Forecasting | ———————————– | Elastic Net | Light GBM | Gradient Boosting | Decision Tree | K Nearest Neighbors | LARS Lasso | Stochastic Gradient Descent (SGD) | Random Forest | Extremely Randomized Trees | Xgboost | Auto-ARIMA | Prophet | ForecastTCN |