Список параметров узла представлен в таблице ниже.
| Scroll Title |
|---|
| title-position | top |
|---|
| title-alignment | right |
|---|
| title | Параметры узла «AutoML» |
|---|
|
Параметр | Возможные значения и ограничения | Описание |
|---|
|
...
|
|---|
Название | Ручной ввод
Ограничений на значение нет | Название узла, которое будет отображаться в интерфейсе |
|
...
Общие параметры
...
Конфигурация слоев нейросети
...
Функция активации ReLU
Функция активации CELU
Функция активации Sigmoid
Функция активации Softmax
Линейный слой
Функция активации Logsigmoid
Исключение
Tanh
...
| Описание | Ручной ввод
Ограничений на значение нет | Описание узла | | Время на построение всех моделей, с | По умолчанию - 300 |
| Время на построение одной модели, с | По умолчанию - 30 |
| Количество конфигураций подбора гиперпараметров
| По умолчанию - 25 |
| Размер ансамблевых моделей
| По умолчанию - 5 |
| Количество лучших моделей в ансамбле
| По умолчанию - 50 |
| Максимальное количество моделей на диске
| По умолчанию - 50 |
| Seed
| По умолчанию - 42 |
| Лимит памяти модели
| По умолчанию - 3072 |
| Типы предобработки переменных
| - densifier
- extra_trees_preproc
- fast_ica
- feature_agglomeration
- kernel_pca
- kitchen_sinks
- no_preprocessing
- nystroem_sampler
- pca
- polynomial
- random_trees_embedding
- select_percentile
- select_rates
- truncatedSVD
|
| Типы используемых моделей
| - adaboost
- ard_regression
- bernoulli_nb
- decision_tree
- extra_trees
- gaussian_nb
- gausssian_process
- gradient_boosting
- k_nearest_neigbors
- Ida
- liblinear_svm
- mlp
- multinomial_nb
- passive_aggressive
- qda
- random_forest
- sgd
|
| Тип ресемплинга
| |
| % обучающей выборки для AutoML
| По умолчанию - 0,67 |
| Перемешать наблюдения
| Чекбокс |
| Количество параллельных потоков
| По умолчанию - 0 |
| Метрика
| По умолчанию - MSE |
| Коэффициент сжатия датасета
| По умолчанию - 1 |
|
|