@@ -275,7 +275,7 @@ define([
275
275
code : 'SVR(${C}${kernel}${gamma}${random_state}${etc})' ,
276
276
options : [
277
277
{ name : 'C' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '1.0' , usePair : true } ,
278
- { name : 'kernel' , component : [ 'option_select' ] , default : 'rbf' , type :'text' , usePair : true ,
278
+ { name : 'kernel' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'rbf' , type :'text' , usePair : true ,
279
279
options : [ 'linear' , 'poly' , 'rbf' , 'sigmoid' , 'precomputed' ] } ,
280
280
{ name : 'gamma' , component : [ 'option_suggest' ] , default : 'scale' , type :'text' , usePair : true ,
281
281
options : [ 'scale' , 'auto' ] } ,
@@ -287,7 +287,7 @@ define([
287
287
import : 'from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor' ,
288
288
code : 'DecisionTreeRegressor(${criterion}${max_depth}${min_samples_split}${random_state}${etc})' ,
289
289
options : [
290
- { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , default : 'squared_error' , type :'text' ,
290
+ { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'squared_error' , type :'text' ,
291
291
options : [ 'squared_error' , 'friedman_mse' , 'absolute_error' , 'poisson' ] } ,
292
292
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
293
293
{ name : 'min_samples_split' , component : [ 'input_number' ] , default : 2 , usePair : true } ,
@@ -300,7 +300,7 @@ define([
300
300
code : 'RandomForestRegressor(${n_estimators}${criterion}${max_depth}${min_samples_split}${n_jobs}${random_state}${etc})' ,
301
301
options : [
302
302
{ name : 'n_estimators' , component : [ 'input_number' ] , default : 100 , usePair : true } ,
303
- { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , default : 'squared_error' , type :'text' , usePair : true ,
303
+ { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'squared_error' , type :'text' , usePair : true ,
304
304
options : [ 'squared_error' , 'absolute_error' , 'poisson' ] } ,
305
305
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
306
306
{ name : 'min_samples_split' , component : [ 'input_number' ] , default : 2 , usePair : true } ,
@@ -313,11 +313,11 @@ define([
313
313
import : 'from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor' ,
314
314
code : 'GradientBoostingRegressor(${loss}${learning_rate}${n_estimators}${criterion}${random_state}${etc})' ,
315
315
options : [
316
- { name : 'loss' , component : [ 'option_select' ] , default : 'squared_error' , type :'text' , usePair : true ,
316
+ { name : 'loss' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'squared_error' , type :'text' , usePair : true ,
317
317
options : [ 'squared_error' , 'absolute_error' , 'huber' , 'quantile' ] } ,
318
318
{ name : 'learning_rate' , component : [ 'input_number' ] , default : 0.1 , usePair : true } ,
319
319
{ name : 'n_estimators' , component : [ 'input_number' ] , default : 100 , usePair : true } ,
320
- { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , default : 'friedman_mse' , type :'text' , usePair : true ,
320
+ { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'friedman_mse' , type :'text' , usePair : true ,
321
321
options : [ 'friedman_mse' , 'squared_error' , 'mse' , 'mae' ] } ,
322
322
{ name : 'random_state' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '123' , usePair : true }
323
323
]
@@ -341,7 +341,7 @@ define([
341
341
import : 'from lightgbm import LGBMRegressor' ,
342
342
code : 'LGBMRegressor(${boosting_type}${max_depth}${learning_rate}${n_estimators}${random_state}${etc})' ,
343
343
options : [
344
- { name : 'boosting_type' , component : [ 'option_select' ] , default : 'gbdt' , type : 'text' , usePair : true ,
344
+ { name : 'boosting_type' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'gbdt' , type : 'text' , usePair : true ,
345
345
options : [ 'gbdt' , 'dart' , 'goss' , 'rf' ] } ,
346
346
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '-1' , usePair : true } ,
347
347
{ name : 'learning_rate' , component : [ 'input_number' ] , default : 0.1 , usePair : true } ,
@@ -356,9 +356,9 @@ define([
356
356
code : 'CatBoostRegressor(${learning_rate}${loss_function}${task_type}${max_depth}${n_estimators}${random_state}${etc})' ,
357
357
options : [
358
358
{ name : 'learning_rate' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
359
- { name : 'loss_function' , component : [ 'option_select' ] , default : 'RMSE' , type :'text' , usePair : true ,
359
+ { name : 'loss_function' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'RMSE' , type :'text' , usePair : true ,
360
360
options : [ 'RMSE' , 'absolute_error' , 'huber' , 'quantile' ] } ,
361
- { name : 'task_type' , component : [ 'option_select' ] , default : 'CPU' , usePair : true ,
361
+ { name : 'task_type' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'CPU' , usePair : true ,
362
362
options : [ 'CPU' , 'GPU' ] } ,
363
363
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
364
364
{ name : 'n_estimators' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
@@ -371,7 +371,7 @@ define([
371
371
import : 'from sklearn.linear_model import LogisticRegression' ,
372
372
code : 'LogisticRegression(${penalty}${C}${random_state}${etc})' ,
373
373
options : [
374
- { name : 'penalty' , component : [ 'option_select' ] , default : 'l2' , usePair : true , options : [ 'l1' , 'l2' , 'elasticnet' , 'none' ] } ,
374
+ { name : 'penalty' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'l2' , usePair : true , options : [ 'l1' , 'l2' , 'elasticnet' , 'none' ] } ,
375
375
{ name : 'C' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '1.0' , usePair : true } ,
376
376
{ name : 'random_state' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '123' , usePair : true }
377
377
]
@@ -406,7 +406,7 @@ define([
406
406
code : 'SVC(${C}${kernel}${gamma}${random_state}${etc})' ,
407
407
options : [
408
408
{ name : 'C' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '1.0' , usePair : true } ,
409
- { name : 'kernel' , component : [ 'option_select' ] , usePair : true ,
409
+ { name : 'kernel' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , usePair : true ,
410
410
options : [ 'linear' , 'poly' , 'rbf' , 'sigmoid' , 'precomputed' ] , default : 'rbf' } ,
411
411
{ name : 'gamma' , component : [ 'option_suggest' ] , usePair : true ,
412
412
options : [ 'scale' , 'auto' ] , default : 'scale' } ,
@@ -418,7 +418,7 @@ define([
418
418
import : 'from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier' ,
419
419
code : 'DecisionTreeClassifier(${criterion}${max_depth}${min_samples_split}${random_state}${etc})' ,
420
420
options : [
421
- { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , default : 'squared_error' , type :'text' ,
421
+ { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'squared_error' , type :'text' ,
422
422
options : [ 'squared_error' , 'friedman_mse' , 'absolute_error' , 'poisson' ] , usePair : true } ,
423
423
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
424
424
{ name : 'min_samples_split' , component : [ 'input_number' ] , default : 2 , usePair : true } ,
@@ -431,7 +431,7 @@ define([
431
431
code : 'RandomForestClassifier(${n_estimators}${criterion}${max_depth}${min_samples_split}${n_jobs}${random_state}${etc})' ,
432
432
options : [
433
433
{ name : 'n_estimators' , component : [ 'input_number' ] , default : 100 , usePair : true } ,
434
- { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , default : 'gini' , type :'text' , usePair : true ,
434
+ { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'gini' , type :'text' , usePair : true ,
435
435
options : [ 'gini' , 'entropy' ] } ,
436
436
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
437
437
{ name : 'min_samples_split' , component : [ 'input_number' ] , default : 2 , usePair : true } ,
@@ -444,11 +444,11 @@ define([
444
444
import : 'from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier' ,
445
445
code : 'GradientBoostingClassifier(${loss}${learning_rate}${n_estimators}${criterion}${random_state}${etc})' ,
446
446
options : [
447
- { name : 'loss' , component : [ 'option_select' ] , default : 'deviance' , type : 'text' , usePair : true ,
447
+ { name : 'loss' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'deviance' , type : 'text' , usePair : true ,
448
448
options : [ 'deviance' , 'exponential' ] } ,
449
449
{ name : 'learning_rate' , component : [ 'input_number' ] , default : 0.1 , usePair : true } ,
450
450
{ name : 'n_estimators' , component : [ 'input_number' ] , default : 100 , usePair : true } ,
451
- { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , default : 'friedman_mse' , type :'text' , usePair : true ,
451
+ { name : 'criterion' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'friedman_mse' , type :'text' , usePair : true ,
452
452
options : [ 'friedman_mse' , 'squared_error' , 'mse' , 'mae' ] } ,
453
453
{ name : 'random_state' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '123' , usePair : true }
454
454
]
@@ -472,7 +472,7 @@ define([
472
472
import : 'from lightgbm import LGBMClassifier' ,
473
473
code : 'LGBMClassifier(${boosting_type}${max_depth}${learning_rate}${n_estimators}${random_state}${etc})' ,
474
474
options : [
475
- { name : 'boosting_type' , component : [ 'option_select' ] , default : 'gbdt' , type : 'text' , usePair : true ,
475
+ { name : 'boosting_type' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'gbdt' , type : 'text' , usePair : true ,
476
476
options : [ 'gbdt' , 'dart' , 'goss' , 'rf' ] } ,
477
477
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : '-1' , usePair : true } ,
478
478
{ name : 'learning_rate' , component : [ 'input_number' ] , default : 0.1 , usePair : true } ,
@@ -487,9 +487,9 @@ define([
487
487
code : 'CatBoostClassifier(${learning_rate}${loss_function}${task_type}${max_depth}${n_estimators}${random_state}${etc})' ,
488
488
options : [
489
489
{ name : 'learning_rate' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
490
- { name : 'loss_function' , component : [ 'option_select' ] , default : 'RMSE' , type :'text' , usePair : true ,
490
+ { name : 'loss_function' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'RMSE' , type :'text' , usePair : true ,
491
491
options : [ 'RMSE' , 'absolute_error' , 'huber' , 'quantile' ] } ,
492
- { name : 'task_type' , component : [ 'option_select' ] , default : 'CPU' , usePair : true ,
492
+ { name : 'task_type' , component : [ 'option_select' ] , type : 'text' , default : 'CPU' , usePair : true ,
493
493
options : [ 'CPU' , 'GPU' ] } ,
494
494
{ name : 'max_depth' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
495
495
{ name : 'n_estimators' , component : [ 'input_number' ] , placeholder : 'None' , usePair : true } ,
0 commit comments