Microsoft.ML Namespace

Der Standard-Namespace für ML.NET. Enthält Anwendungs- und Vorgangskontexte, Transformator- und Trainerkataloge sowie Komponenten für die Datenansichtsverarbeitung.

Klassen

AnomalyDetectionCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Komponenten für die Anomalieerkennung zu erstellen, z. B. Trainer und Auswerter.
AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Anomalieerkennungstrainern zu erstellen.
BinaryClassificationCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen binärer Klassifizierungskomponenten wie Trainer und Kalibratoren zu erstellen.
BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von binären Klassifizierungstrainern zu erstellen.
BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von binären Klassifizierungskalibratoren zu erstellen.
BinaryLoaderSaverCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum DataOperationsCatalog Erstellen von Instanzen von Komponenten zum Speichern und Lesen IDataView von Objekten in und aus einem leistungsstarken Binärformat.
CategoricalCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog.CategoricalTransforms Erstellen kategorischer Transformatorkomponenten.
ClusteringCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Clusteringkomponenten zu erstellen, z. B. Trainer.
ClusteringCatalog.ClusteringTrainers	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Clustering-Trainern zu erstellen.
ConversionsCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen von Schlüsseln zu binären Vektorzuordnungstransformatatoren
ConversionsExtensionsCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen von Datenkonvertierungs- und Zuordnungstransformatorenkomponenten.
CustomMappingCatalog	Klasse, die eine Erweiterungsmethode für TransformsCatalog zum Erstellen von Instanzen von benutzerdefinierten 1:1-Zeilenzuordnungstransformatorkomponenten enthält.
DatabaseLoaderCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden für das DataOperationsCatalog Lesen aus Datenbanken.
DataLoaderExtensions	Klasse, die zum Laden von Daten aus einer oder mehreren Dateien verwendet wird.
DataOperationsCatalog	Klasse, die zum Erstellen von Komponenten verwendet wird, die mit Daten arbeiten, aber nicht Teil der Modelltrainingspipeline sind. Enthält Komponenten zum Laden, Speichern, Zwischenspeichern, Filtern, Mischen und Teilen von Daten.
DataViewRow	Eine logische Datenzeile. Kann eine Zeile einer IDataView oder eine eigenständige Zeile sein.
DataViewRowCursor	Klasse, die zum Cursor durch Zeilen eines IDataViewverwendet wird.
DataViewSchema	Stellt das Schema eines IDataView oder eines dar DataViewRow. Das Schema ist eine Auflistung von DataViewSchema.Column.
DataViewSchema.Annotations	Die Schemaanmerkungen einer DataViewSchema.Column.
DataViewSchema.Annotations.Builder	Klasse mit Vorgängen zum Erstellen eines DataViewSchema.Annotations.
DataViewSchema.Builder	Klasse, die Vorgänge zum Erstellen eines DataViewSchemaenthält.
DebuggerExtensions	Klasse, die zum Erstellen von Instanzen von Vorschauobjekten zum Debuggen verwendet wird. Hinweis: Diese Klasse und alle Methoden sollten nur zum Debuggen und nicht im Produktionscode verwendet werden.
ExplainabilityCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen von Modellerklärbarkeitskomponenten.
ExpressionCatalog	Der Standard-Namespace für ML.NET. Enthält Anwendungs- und Vorgangskontexte, Transformator- und Trainerkataloge sowie Komponenten für die Datenansichtsverarbeitung.
ExtensionBaseAttribute	Der Basisattributetyp für alle Attribute, die zu Erweiterbarkeitszwecken verwendet werden.
ExtensionsCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen fehlender Werttransformerkomponenten.
FactorizationMachineExtensions	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum BinaryClassificationCatalog Erstellen von Instanzen von feldbewussten Faktorisierungstrainerkomponenten.
FeatureSelectionCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen von Featureauswahltransformatorenkomponenten.
ForecastingCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Vorhersagekomponenten zu erstellen.
ForecastingCatalog.Forecasters	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Vorhersagetrainern zu erstellen.
ImageEstimatorsCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen von Bildverarbeitungstransformatorenkomponenten.
InputOutputColumnPair	Gibt Eingabe- und Ausgabespaltennamen für Transformatorkomponenten an, die mit mehreren Spalten ausgeführt werden.
KernelExpansionCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden für TransformsCatalog das Erstellen von Instanzen von Kernelmethoden, um Transformatorkomponenten zu erstellen.
KMeansClusteringExtensions	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum ClusteringCatalog.ClusteringTrainers Erstellen von Instanzen von KMeans-Trainern.
LearningPipelineExtensions	Erweiterungsmethoden, die die Verkettung von Schätzer- und Transformatorpipelines ermöglichen.
LightGbmExtensions	Sammlung von Erweiterungsmethoden für die RegressionCatalog.RegressionTrainersKataloge , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersund MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers
LoggingEventArgs	Stellt Daten für das Log-Ereignis bereit.
MklComponentsCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden für RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersund TransformsCatalog zum Erstellen von MKL (Math Kernel Library) Trainer- und Transformationskomponenten.
MLContext	Der allgemeine Kontext für alle ML.NET-Vorgänge. Nach der Instanziierung durch den Benutzer bietet es eine Möglichkeit, Komponenten für die Datenvorbereitung, das Feature engineering, das Training, die Vorhersage und die Modellauswertung zu erstellen. Außerdem ermöglicht es Protokollierung, Ausführungssteuerung und die Möglichkeit, wiederholbare Zufallszahlen festzulegen.
ModelOperationsCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um trainierte Modelle zu speichern und zu laden.
ModelSaveContext	Convenience-Kontextobjekt zum Speichern von Modellen in einem Repository für Implementoren von ICanSaveModel.
MulticlassClassificationCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Klassifizierungskomponenten mit mehreren Klassen zu erstellen, z. B. Trainer.
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Klassenklassifizierungstrainern mit mehreren Klassen zu erstellen.
NormalizationCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen numerischer Normalisierungskomponenten.
OnnxCatalog	Der Standard-Namespace für ML.NET. Enthält Anwendungs- und Vorgangskontexte, Transformator- und Trainerkataloge sowie Komponenten für die Datenansichtsverarbeitung.
PcaCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden, die von - AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainersund TransformsCatalog Katalogen zum Erstellen von Instanzen von Komponenten der Prinzipalkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) verwendet werden.
PermutationFeatureImportanceExtensions	Sammlung von Erweiterungsmethoden, die von RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogund RankingCatalog verwendet werden, um Instanzen von Permutationsfunktionsrelevanzkomponenten zu erstellen.
PredictionEngine<TSrc,TDst>	Klasse zum Erstellen einzelner Vorhersagen für ein zuvor trainiertes Modell (und eine vorangehende Transformationspipeline).
PredictionEngineBase<TSrc,TDst>	Basisklasse zum Erstellen einzelner Vorhersagen für ein zuvor trainiertes Modell (und die vorherige Transformationspipeline).
PredictionEngineOptions	Optionen für die PredictionEngine<TSrc,TDst>
RankingCatalog	Klasse, die zum MLContext Erstellen von Instanzen von Rangfolgekomponenten verwendet wird, z. B. Trainer und Auswerter.
RankingCatalog.RankingTrainers	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Rangfolgetrainern zu erstellen.
RegressionCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Regressionskomponenten zu erstellen, z. B. Trainer und Auswerter.
RegressionCatalog.RegressionTrainers	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Regressionstrainern zu erstellen.
SchemaShape	Eine Reihe von "Anforderungen" für das eingehende Schema sowie eine Reihe von "Versprechen" des ausgehenden Schemas. Dies ist entspannter als die richtige DataViewSchema, da es sich nur um eine Teilmenge der Spalten handelt, und auch, da es keine genauen DataViewTypés für Vektoren und Schlüssel angibt.
StandardTrainersCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden für RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersund MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers zum Erstellen von Instanzen von Trainerkomponenten.
TensorflowCatalog	Wird TensorFlowTransformer in den folgenden zwei Szenarien verwendet. Bewertung mit vortrainiertem TensorFlow-Modell : In diesem Modus extrahiert die Transformation die Werte ausgeblendeter Ebenen aus einem vortrainierten Tensorflow-Modell und verwendet Ausgaben als Features in ML.Net Pipeline. Erneutes Trainieren des TensorFlow-Modells : In diesem Modus trainiert die Transformation ein TensorFlow-Modell mithilfe der Benutzerdaten, die über ML.Net Pipeline übergeben werden. Nachdem das Modell trainiert wurde, können seine Ausgaben als Features für die Bewertung verwendet werden.
TextCatalog	Auflistung von Erweiterungsmethoden für .TransformsCatalog
TextLoaderSaverCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum DataOperationsCatalog Lesen aus durch Trennzeichen gekennzeichneten Textdateien wie csv und tsv.
TimeSeriesCatalog	Der Standard-Namespace für ML.NET. Enthält Anwendungs- und Vorgangskontexte, Transformator- und Trainerkataloge sowie Komponenten für die Datenansichtsverarbeitung.
TrainCatalogBase	Basisklasse für die Trainerkataloge.
TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase	Unterklassen von Microsoft.ML.TrainContext stellen kleine hookbare Objekte für die Erweiterungsmethode bereit (z. B. etwas wie Trainers). Benutzercode interagiert nur mit diesen Objekten, indem die Erweiterungsmethoden aufgerufen werden. Der tatsächliche Komponentencode kann durcharbeiten Microsoft.ML.Data.CatalogUtils , um weitere "ausgeblendete" Informationen aus diesem Objekt abzurufen, z. B. die Umgebung.
TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>	Ergebnisse der Ausführung der Kreuzüberprüfung.
TrainerInfo	Merkmale eines Trainers. Verfügbar gemacht über die Info-Eigenschaft jedes Trainers.
TransformExtensionsCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum TransformsCatalog Erstellen von Instanzen von Transformationskomponenten, die Spalten bearbeiten.
TransformsCatalog	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Transformationskomponenten zu erstellen.
TransformsCatalog.CategoricalTransforms	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen kategorischer Datentransformationskomponenten zu erstellen.
TransformsCatalog.ConversionTransforms	Klasse, die zum Erstellen von MLContext Instanzen von Typkonvertierungsdatentransformationskomponenten verwendet wird.
TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Featureauswahltransformationskomponenten zu erstellen.
TransformsCatalog.TextTransforms	Klasse, die von MLContext verwendet wird, um Instanzen von Textdatentransformationskomponenten zu erstellen.
TreeExtensions	Sammlung von Erweiterungsmethoden, die von RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalog, RankingCatalogund TransformsCatalog verwendet werden, um Instanzen von Entscheidungsstrukturtrainern und Featurizern zu erstellen.
VisionCatalog	Sammlung von Erweiterungsmethoden zum MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers Erstellen von Instanzen von ImageClassification-Trainerkomponenten.

Strukturen

DataOperationsCatalog.TrainTestData	Ein Paar Datasets für den Train und den Testsatz.
DataViewSchema.Column	Diese Klasse beschreibt eine Spalte im jeweiligen Schema.
DataViewSchema.DetachedColumn	Diese Klasse stellt das Schema einer Spalte einer Datenansicht ohne eine Anlage zu einem bestimmten DataViewSchemadar.
SchemaShape.Column	Der Standard-Namespace für ML.NET. Enthält Anwendungs- und Vorgangskontexte, Transformator- und Trainerkataloge sowie Komponenten für die Datenansichtsverarbeitung.

Schnittstellen

ICanSaveModel	Zum Speichern eines Modells in einem Repository. Klassen, die implementieren ICanSaveModel , sollten eine explizite Implementierung von durchführen Save(ModelSaveContext). Klassen, die von einer Basisklasse erben ICanSaveModel , sollten die funktion überschreiben, die von Save(ModelSaveContext) in dieser Basisklasse aufgerufen wird, sofern vorhanden.
IDataLoader<TSource>	Der "Datenladevorgang" nimmt eine bestimmte Art von Eingabe an und wandelt sie in ein IDataViewum.
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>	Manchmal müssen wir einen IDataLoader<TSource>"anpassen". Ein DataLoader-Schätzer ist das Objekt, das dies ausführt.
IDataView	Die Eingabe und Ausgabe von Abfrageoperatoren (Transformationen). Dies ist der grundlegende Datenpipelinetyp, vergleichbar IEnumerable<T> mit LINQ.
IEstimator<TTransformer>	Der Schätzer (in der Spark-Terminologie) ist ein "nicht trainierter Transformator". Es muss auf die Daten "passen", um einen Transformator herzustellen. Es bietet auch die "Schemaweitergabe" wie Transformatoren, aber über SchemaShape anstelle von DataViewSchema.
IPredictionTransformer<TModel>	Eine Schnittstelle für alle Transformatoren, die Daten basierend auf dem Microsoft.ML.IPredictor Feld transformieren können. Die Implementierungen dieser Schnittstelle verfügen entweder über keine Featurespalte oder mehr als eine Featurespalte und können nicht implementieren, was die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>meisten ML.Net Tranformer implementieren.
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>	Ein ISingleFeaturePredictionTransformer enthält den Namen und den FeatureColumnName Typ . FeatureColumnType Implementierungen dieser Schnittstelle haben die Möglichkeit, die Daten einer Eingabe IDataView über die Transform(IDataView)
ITransformer	Der Transformator ist eine Komponente, die Daten transformiert. Außerdem wird die Schemaweitergabe unterstützt, um die Frage zu beantworten, wie die Daten mit diesem Schema nach der Transformation aussehen.

Enumerationen

SchemaShape.Column.VectorKind

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Delegaten

ValueGetter<TValue>

Delegattyp, um einen Wert abzurufen. Dies kann für einen effizienten Zugriff auf Daten in einem DataViewRow oder DataViewRowCursorverwendet werden.