Microsoft.ML.Data Espacio de nombres

Espacio de nombres que contiene la carga y guardado de datos, las definiciones de esquema de datos y los componentes de métricas de entrenamiento del modelo.

Clases

AnomalyDetectionMetrics	Resultados de la evaluación para la detección de anomalías (algoritmo de aprendizaje no supervisado).
AnomalyPredictionTransformer<TModel>	Clase base para trabajar ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> en tareas de detección de anomalías.
BinaryClassificationMetrics	Resultados de evaluación para clasificadores binarios, excepto las métricas probabilísticas.
BinaryClassificationMetricsStatistics	La BinaryClassificationMetricsStatistics clase contiene estadísticas de resumen sobre varias observaciones de BinaryClassificationMetrics.
BinaryPrecisionRecallDataPoint	Esta clase representa un punto de datos en Precision-Recall curva para la clasificación binaria.
BinaryPredictionTransformer<TModel>	Clase base para trabajar ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> en tareas de clasificación binaria.
BooleanDataViewType	Tipo booleano estándar. Tiene el tipo de representación de Boolean. Tenga en cuenta que solo puede tener un valor posible, accesible mediante la propiedad Instanceestática singleton .
CalibratedBinaryClassificationMetrics	Resultados de evaluación para clasificadores binarios, incluidas las métricas probabilísticas.
ClusteringMetrics	Las métricas generadas después de evaluar las predicciones de agrupación en clústeres.
ClusteringPredictionTransformer<TModel>	Clase base para trabajar ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> en tareas de agrupación en clústeres.
ColumnConcatenatingTransformer	ITransformer resultante del ajuste de un objeto ColumnConcatenatingEstimator.
ColumnCursorExtensions	Métodos de extensión que permiten extraer valores de una sola columna de IDataView como .IEnumerable<T>
ColumnNameAttribute	Permite a un miembro especificar IDataView directamente el nombre de columna, en lugar del comportamiento predeterminado de usar el nombre de miembro como nombre de columna.
CompositeDataLoader<TSource,TLastTransformer>	Esta clase representa un cargador de datos que aplica una cadena de transformadores después de la carga. También tiene métodos para guardarse en un repositorio.
CompositeLoaderEstimator<TSource,TLastTransformer>	Clase de estimador para el cargador de datos compuestos. Se puede usar para crear un "cargador de datos inteligentes entrenable", aunque este patrón no es muy común.
ConfusionMatrix	Representa la matriz de confusión de los resultados de clasificación.
DatabaseLoader	Espacio de nombres que contiene la carga y guardado de datos, las definiciones de esquema de datos y los componentes de métricas de entrenamiento del modelo.
DatabaseLoader.Column	Describe cómo se debe asignar una columna de entrada a una IDataView columna.
DatabaseLoader.Options	La configuración de DatabaseLoader
DatabaseLoader.Range	Especifica el intervalo de índices o nombres de columnas de entrada que se deben asignar a una columna de salida.
DatabaseSource	Expone los datos necesarios para abrir una base de datos para su lectura.
DataDebuggerPreview	Esta clase representa una "vista previa" diligente de un IDataView.
DataDebuggerPreview.ColumnInfo	Espacio de nombres que contiene la carga y guardado de datos, las definiciones de esquema de datos y los componentes de métricas de entrenamiento del modelo.
DataDebuggerPreview.RowInfo	Espacio de nombres que contiene la carga y guardado de datos, las definiciones de esquema de datos y los componentes de métricas de entrenamiento del modelo.
DataViewType	Esta es la clase base abstracta para todos los tipos del sistema de IDataView tipos.
DataViewTypeAttribute	DataViewTypeAttribute se debe usar para decorar propiedades y campos de clase, si las instancias de esa clase se cargarán como ML.NET IDataView. Se llamará a la función Register() para registrar un DataViewType para un Type objeto con sus s Attribute. Cada vez que un valor escrito en el registrado Type y su s Attribute, el tipo de ese valor (es decir, un Type) de IDataView sería el asociado DataViewType.
DataViewTypeManager	Clase singleton para administrar el mapa entre ML.NET DataViewType y C# Type. Para admitir el tipo de columna personalizado en IDataView, el tipo subyacente de la columna (por ejemplo, un tipo de clase de C#) debe registrarse con una clase derivada de DataViewType.
DateTimeDataViewType	Tipo de fecha y hora estándar. Tiene el tipo de representación de DateTime. Tenga en cuenta que solo puede tener un valor posible, accesible mediante la propiedad Instanceestática singleton .
DateTimeOffsetDataViewType	Tipo de desplazamiento de fecha y hora estándar. Tiene el tipo de representación de DateTimeOffset. Tenga en cuenta que solo puede tener un valor posible, accesible mediante la propiedad Instanceestática singleton .
EstimatorChain<TLastTransformer>	Representa una cadena (potencialmente vacía) de estimadores que terminan con .TLastTransformer Si la cadena está vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .
FileHandleSource	Ajusta como un IFileHandle objeto IMultiStreamSource.
ImageLoadingEstimator	IEstimator<TTransformer>para .ImageLoadingTransformer
ImageLoadingTransformer	ITransformer resultante de ajustar un ImageLoadingEstimatorobjeto .
KeyCount	Define la cardinalidad, o recuento, de valores válidos de una KeyDataViewType columna. Esto debe ser estrictamente positivo. Es utilizado por TextLoader y TypeConvertingEstimator.
KeyDataViewType	Tipo que representa valores categóricos o enumerados, que se usan normalmente para los valores de las etiquetas en modelos de clasificación multiclase.
KeyTypeAttribute	Permitir que el miembro se marque como .KeyDataViewType
LoadColumnAttribute	Permitir que el miembro especifique la asignación a los campos en el archivo de texto. Para invalidar el nombre de la IDataView columna, use ColumnNameAttribute.
LoadColumnNameAttribute	Permitir que el miembro especifique la asignación a los campos de la base de datos. Para invalidar el nombre de la IDataView columna, use ColumnNameAttribute.
MetricStatistics	La clase MetricsStatistics calcula estadísticas de resumen sobre varias observaciones de una métrica.
MLImage	Proporcione interfaces para las operaciones de creación de imágenes.
MulticlassClassificationMetrics	Resultados de evaluación para instructores de clasificación de varias clases.
MulticlassClassificationMetricsStatistics	La MulticlassClassificationMetricsStatistics clase contiene estadísticas de resumen sobre varias observaciones de MulticlassClassificationMetrics.
MulticlassPredictionTransformer<TModel>	Clase base para trabajar ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> en tareas de clasificación de varias clases.
MultiFileSource	Ajusta una ruta de acceso potencialmente compuesta como IMultiStreamSource.
NoColumnAttribute	Marque este miembro como no expuesto como una IDataView columna en .DataViewSchema
NumberDataViewType	Tipo de número estándar. Esta clase no se puede crear directamente al instante. Todas las instancias permitidas de este tipo son singletons y son accesibles como propiedades estáticas en esta clase.
OneToOneTransformerBase	Clase base para transformador que funciona en pares de columnas de entrada y salida.
PredictionTransformerBase<TModel>	Clase base para transformadores sin columna de características o más de una columna de características.
PrimitiveDataViewType	Clase base abstracta para todos los tipos primitivos. Los valores de estos tipos se pueden copiar libremente sin preocuparse por la propiedad, la mutación o la eliminación.
RankingEvaluatorOptions	Opciones para controlar la salida del RankingEvaluator
RankingMetrics	Resultados de evaluación para clasificadores.
RankingMetricsStatistics	La RankingMetricsStatistics clase contiene estadísticas de resumen sobre varias observaciones de RankingMetrics.
RankingPredictionTransformer<TModel>	Clase base para trabajar ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> en tareas de clasificación.
RegressionMetrics	Algoritmos de regresión de resultados de evaluación (algoritmo de aprendizaje supervisado).
RegressionMetricsStatistics	La RegressionMetricsStatistics clase contiene estadísticas de resumen sobre varias observaciones de RegressionMetrics.
RegressionPredictionTransformer<TModel>	Clase base para trabajar ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> en tareas de regresión.
RowIdDataViewType	El tipo de la clase RowIdDataViewType. Tiene el tipo de representación de DataViewRowId. Tenga en cuenta que solo puede tener un valor posible, accesible mediante la propiedad Instanceestática singleton .
RowToRowTransformerBase	Clase base para transformador que produce nuevas columnas, pero no afecta a las existentes.
SchemaAnnotationsExtensions	Métodos de extensión para facilitar el consumo sencillo de contenidos populares de Annotations.
SchemaDefinition	Esta clase define un esquema de una vista de datos con tipo.
SchemaDefinition.Column	Una columna de la vista de datos.
SimpleFileHandle	Un identificador de archivo simple basado en disco.
SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>	Clase base para todos los transformadores que implementan .ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Son todos los transformadores que funcionan con una columna de características.
StructuredDataViewType	Clase base abstracta para todos los tipos no primitivos.
SvmLightLoader	Esto intenta leer los datos en un formato cercano al formato SVM-light, el objetivo es que esta cargadora pueda interpretar la mayoría de los datos con formato de luz SVM.
SvmLightLoaderSaverCatalog	Espacio de nombres que contiene la carga y guardado de datos, las definiciones de esquema de datos y los componentes de métricas de entrenamiento del modelo.
TextDataViewType	Tipo de texto estándar. Tiene un tipo de representación con ReadOnlyMemory<T> el parámetro Charde tipo . Tenga en cuenta que solo puede tener un valor posible, accesible mediante la propiedad Instanceestática singleton .
TextLoader	Carga un archivo de texto en un IDataView. Admite la asignación básica de columnas de entrada a IDataView columnas.
TextLoader.Column	Describe cómo se debe asignar una columna de entrada a una IDataView columna.
TextLoader.Options	La configuración de TextLoader
TextLoader.Range	Especifica el intervalo de índices de columnas de entrada que se deben asignar a una columna de salida.
TimeSpanDataViewType	Tipo de intervalo de tiempo estándar. Tiene el tipo de representación de TimeSpan. Tenga en cuenta que solo puede tener un valor posible, accesible mediante la propiedad Instanceestática singleton .
TransformerChain<TLastTransformer>	Cadena de transformadores (posiblemente vacía) que terminan con un .TLastTransformer Para una cadena vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .
TrivialEstimator<TTransformer>	La implementación trivial de IEstimator<TTransformer> que ya tiene el transformador y la devuelve en cada llamada a Fit(IDataView). Las implementaciones concretas todavía tienen que proporcionar el mecanismo de propagación del esquema, ya que no hay ninguna manera fácil de deducirlo del transformador.
VBufferEditor	Varios métodos para crear VBufferEditor<T> instancias.
VectorDataViewType	Tipo de vector estándar. El tipo de representación de es VBuffer<T>, donde el parámetro de tipo está en ItemType.
VectorTypeAttribute	Permite que un miembro se marque como , VectorDataViewTypelo que permite principalmente establecer la dimensionalidad de la matriz resultante.

Estructuras

DataViewRowId	Estructura que actúa como identificador de una fila de IDataView. En el caso de los conjuntos de datos con millones de registros, esos identificadores deben ser únicos, por lo tanto, la necesidad de que una estructura tan grande contenga los valores. Estos identificadores se derivan de otros identificadores de los componentes anteriores de las canalizaciones, y dividen la estructura en dos: orden alto y bajo de bits, y reduce aún más los cambios de esas colisiones.
VBuffer<T>	Búfer que admite representaciones densas y dispersas. Este es el tipo de representación de todas las VectorDataViewType instancias. Los valores definidos explícitamente de este vector se exponen a través GetValues() de y, si no es denso, GetIndices().
VBufferEditor<T>	Un objeto capaz de editar un VBuffer<T> elemento rellenando Values (y Indices si el búfer no es denso).

Interfaces

IFileHandle	Identificador de archivo.
IMultiStreamSource	Interfaz para exponer cierto número de elementos que se pueden abrir para su lectura.
IRowToRowMapper	Esta interfaz asigna una entrada DataViewRow a una salida DataViewRow. Normalmente, la salida contiene las columnas de entrada y las columnas nuevas agregadas por la clase de implementación, aunque algunas implementaciones pueden devolver un subconjunto de las columnas de entrada. Esta interfaz es similar a Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper, excepto que no tiene ninguna asignación de roles de entrada, por lo que se deben volver a enlazar, se deben usar los mismos nombres de columna de entrada. Normalmente, las implementaciones de esta interfaz se crean sobre la entrada DataViewSchemadefinida.

Enumeraciones

DataKind	Especifica un tipo de datos simple.
MLPixelFormat	Especifica el formato de los datos de color de cada uno de los píxeles de la imagen.
SchemaDefinition.Direction	Espacio de nombres que contiene la carga y guardado de datos, las definiciones de esquema de datos y los componentes de métricas de entrenamiento del modelo.
TransformerScope	Esta enumeración permite "etiquetar" los estimadores (y posteriormente transformadores) de la cadena para usarse "solo para entrenamiento", "para entrenamiento y evaluación", etc. El ejemplo más notable es que no se deben usar transformaciones sobre la columna de etiqueta para la puntuación, por lo que el ámbito debe ser Training o TrainTest.