SupportedModels Clase

Define nombres descriptivos para algoritmos automatizados de APRENDIZAJE automático admitidos por Azure Machine Learning.

Si tiene previsto exportar los modelos creados automáticamente a un modelo https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-onnxONNX, solo los algoritmos indicados con un * pueden convertirse al formato ONNX. Obtenga más información sobre la conversión de modelos a ONNX <https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml#automl–onnx>.

Clasificación | ————————————| Regresión logística* | GBM claro* | Potenciación de degradado* | Árbol de decisión* | K Vecinos más cercanos* | SVC lineal | Clasificación de vectores de compatibilidad (SVC)| Bosque aleatorio | Árboles extremadamente aleatorios* | Xgboost* | Clasificador perceptron promedio | Naive* Bayes | Descenso de degradado estocástico (SGD)* | Clasificador SVM lineal* | Clasificador tabnet |

Regresión | ———————————– | Elastic Net* | GBM claro* | Potenciación de degradado* | Árbol de decisión* | K Vecinos más cercanos* | LARS Lasso* | Descenso de degradado estocástico (SGD) | Bosque aleatorio* | Árboles extremadamente aleatorios* | Xgboost* | Regresor de descenso de degradado en línea | Regresor lineal rápido | Regresor de Tabnet |

Previsión de series temporales | ———————————– | Elastic Net | GBM claro | Potenciación de degradado | Árbol de decisión | K Vecinos más cercanos | LARS Lasso | Descenso de degradado estocástico (SGD) | Bosque aleatorio | Árboles extremadamente aleatorios | Xgboost | Auto-ARIMA | Profeta | ForecastTCN |