
説明


ボックス 1: 予測
タスク: 実行するタスクのタイプ。解決する自動 ML 問題のタイプに応じて、値は「分類」、「回帰」、または「予測」になります。
ボックス 2: 温度
実験で使用されるトレーニング データ。これには、トレーニング機能とラベル列 (オプションでサンプルの重み列) の両方が含まれている必要があります。
ボックス 3: 観測時間
time_column_name: 時間列の名前。このパラメーターは、時系列の構築とその頻度の推測に使用される入力データの datetime 列を指定して予測する場合に必要です。この設定は非推奨です。代わりにforecasting_parametersを使用してください。
ボックス 4: 7
「今後 7 日間の気温を予測します」
max_horizon: 時系列頻度の単位での希望する最大予測期間。デフォルト値は 1 です。
単位はトレーニング データの時間間隔に基づいています。タスク タイプが予測の場合、このパラメーターは必須です。
ボックス 5: 50
「トレーニングの最初のラウンドでは、最大 50 の異なるモデルをトレーニングしたいと考えています。」反復: 自動 ML 実験中にテストするさまざまなアルゴリズムとパラメーターの組み合わせの総数。
参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.auto