SupportedModels Класс

Определяет понятные имена для автоматизированных алгоритмов машинного обучения, поддерживаемых Машинным обучением Azure.

Если вы планируете экспортировать созданные автоматические модели машинного обучения в модель https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-onnxONNX, то только эти алгоритмы, указанные в формате ONNX, могут быть преобразованы в формат ONNX. Дополнительные сведения о преобразовании моделей в ONNX -onnx<https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml#automl>.

Классификация | ————————————| Логистическая регрессия* | Light GBM* | Повышение градиента* | Дерево принятия решений* | K ближайших соседей* | Линейный SVC | Поддержка классификации векторов (SVC)| Случайный лес | Чрезвычайно случайные деревья* | Xgboost* | Средний классификатор Perceptron | Наивный* Байес | Стохастический градиентный градиентный спуск (DB)* | Линейный классификатор SVM* | Классификатор Tabnet |

Регрессия | ———————————– | Elastic Net* | Light GBM* | Повышение градиента* | Дерево принятия решений* | K ближайших соседей* | LARS Lasso* | Стохастический градиентный градиентный спуск (DB) | Случайный лес* | Чрезвычайно случайные деревья* | Xgboost* | Регрессия градиентного градиента | Быстрый линейный регрессор | Регрессия Табсети |

Прогнозирование временных рядов | ———————————– | Elastic Net | Light GBM | Повышение градиента | Дерево принятия решений | К ближайшим соседям | LARS Lasso | Стохастический градиентный градиентный спуск (DB) | Случайный лес | Чрезвычайно случайные деревья | Xgboost | Auto-ARIMA | Пророк | ForecastTCN |