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LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LightGbmMulticlassTrainer+Options)
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Crie LightGbmMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação multiclasse de árvore de decisão de aumento de gradiente.
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LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, Stream, String)
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Crie LightGbmMulticlassTrainer com base em um modelo LightGBM pré-treinado, que prevê um destino usando um modelo de classificação multiclasse de árvore de decisão de aumento de gradiente.
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LightGbm(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Int32>, Nullable<Int32>, Nullable<Double>,
Int32)
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Crie LightGbmMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação multiclasse de árvore de decisão de aumento de gradiente.
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LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
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Crie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo máximo de classificação de entropia treinado com o método L-BFGS.
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LbfgsMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Single, Single, Single, Int32, Boolean)
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Crie LbfgsMaximumEntropyMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação de entropia máximo treinado com o método L-BFGS.
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NaiveBayes(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String)
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Crie um NaiveBayesMulticlassTrainer, que prevê um destino multiclasse usando um modelo Naive Bayes que dá suporte a valores de recursos binários.
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OneVersusAll<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<BinaryPredictionTransformer<TModel>,TModel>,
String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32, Boolean)
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Crie um OneVersusAllTrainer, que prevê um destino multiclasse usando uma estratégia um contra todos com o avaliador de classificação binária especificado por binaryEstimator.
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PairwiseCoupling<TModel>(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
ITrainerEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>,
TModel>, String, Boolean, IEstimator<ISingleFeaturePredictionTransformer<ICalibrator>>,
Int32)
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Crie um PairwiseCouplingTrainer, que prevê um destino multiclasse usando a estratégia de acoplamento par com o avaliador de classificação binária especificado por binaryEstimator.
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SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer+Options)
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Crie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação de entropia máximo treinado com um método descendente de coordenadas.
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SdcaMaximumEntropy(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, Nullable<Single>, Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Crie SdcaMaximumEntropyMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação de entropia máximo treinado com um método descendente de coordenadas.
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SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer+Options)
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Crie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer com opções avançadas, que prevê um destino usando um modelo de classificação multiclasse linear treinado com um método descendente de coordenadas.
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SdcaNonCalibrated(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers,
String, String, String, ISupportSdcaClassificationLoss, Nullable<Single>,
Nullable<Single>, Nullable<Int32>)
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Crie SdcaNonCalibratedMulticlassTrainer, que prevê um destino usando um modelo de classificação multiclasse linear treinado com um método descendente de coordenadas.
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ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, ImageClassificationTrainer+Options)
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Crie ImageClassificationTrainer usando opções avançadas, que treina uma DNN (Rede Neural Profunda) para classificar imagens.
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ImageClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, IDataView)
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Crie ImageClassificationTrainer, que treina uma DNN (Rede Neural Profunda) para classificar imagens.
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