Microsoft.ML Espacio de nombres

Espacio de nombres principal para ML.NET. Contiene contextos de aplicación y operación, catálogos de transformadores y instructores, y componentes para el procesamiento de vistas de datos.

Clases

AnomalyDetectionCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de detección de anomalías, como instructores y evaluadores.
AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de detección de anomalías.
BinaryClassificationCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de clasificación binaria, como instructores y calibradores.
BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de clasificación binaria.
BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de calibradores de clasificación binaria.
BinaryLoaderSaverCatalog	Colección de métodos de extensión para DataOperationsCatalog crear instancias de componentes para guardar y leer IDataView objetos en y desde un formato binario de alto rendimiento.
CategoricalCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog.CategoricalTransforms crear componentes de transformador categóricos.
ClusteringCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de agrupación en clústeres, como instructores.
ClusteringCatalog.ClusteringTrainers	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de agrupación en clústeres.
ConversionsCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de clave a componentes transformadores de asignación de vectores binarios
ConversionsExtensionsCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes de transformador de asignación y conversión de datos.
CustomMappingCatalog	Clase que contiene un método de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes transformadores de asignación de fila uno a uno definidos por el usuario.
DatabaseLoaderCatalog	Colección de métodos de extensión para leer DataOperationsCatalog desde bases de datos.
DataLoaderExtensions	Clase que se usa para cargar datos de uno o varios archivos.
DataOperationsCatalog	Clase que se usa para crear componentes que operan en datos, pero no forman parte de la canalización de entrenamiento del modelo. Incluye componentes para cargar, guardar, almacenar en caché, filtrar, ordenar aleatoriamente y dividir datos.
DataViewRow	Fila lógica de datos. Puede ser una fila de o IDataView una fila independiente.
DataViewRowCursor	Clase que se usa para desplazarse por filas de .IDataView
DataViewSchema	Representa el esquema de un IDataView objeto o .DataViewRow El esquema es una colección de DataViewSchema.Column.
DataViewSchema.Annotations	Anotaciones de esquema de una DataViewSchema.Column.
DataViewSchema.Annotations.Builder	Clase que contiene operaciones para compilar un DataViewSchema.Annotations.
DataViewSchema.Builder	Clase que contiene operaciones para compilar un DataViewSchema.
DebuggerExtensions	Clase usada para crear instancias de objetos de vista previa para la depuración. Nota: esta clase y todos los métodos solo deben usarse para la depuración y no en el código de producción.
ExplainabilityCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes de explicación del modelo.
ExpressionCatalog	Espacio de nombres principal para ML.NET. Contiene contextos de aplicación y operación, catálogos de transformadores y instructores, y componentes para el procesamiento de vistas de datos.
ExtensionBaseAttribute	Tipo de atributo base para todos los atributos usados con fines de extensibilidad.
ExtensionsCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes transformadores de valor que faltan.
FactorizationMachineExtensions	Colección de métodos de extensión para crear BinaryClassificationCatalog instancias de componentes del instructor de factorización con reconocimiento de campos.
FeatureSelectionCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes transformadores de selección de características.
ForecastingCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de previsión.
ForecastingCatalog.Forecasters	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de previsión.
ImageEstimatorsCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes transformadores de procesamiento de imágenes.
InputOutputColumnPair	Especifica los nombres de columna de entrada y salida para los componentes transformadores que operan en varias columnas.
KernelExpansionCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes transformadores de ingeniería de características del método kernel.
KMeansClusteringExtensions	Colección de métodos de extensión para crear ClusteringCatalog.ClusteringTrainers instancias de instructores de KMeans.
LearningPipelineExtensions	Métodos de extensión que permiten encadenar canalizaciones de estimadores y transformadores.
LightGbmExtensions	Colección de métodos de extensión para los RegressionCatalog.RegressionTrainerscatálogos , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersy MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers .
LoggingEventArgs	Proporciona datos para el evento Log.
MklComponentsCatalog	Colección de métodos de extensión para RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersy TransformsCatalog para crear componentes de instructor y transformación mkL (biblioteca de kernels matemáticos).
MLContext	Contexto común para todas las operaciones de ML.NET. Una vez creado por el usuario, proporciona una manera de crear componentes para la preparación de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento, la predicción y la evaluación del modelo. También permite el registro, el control de ejecución y la capacidad de establecer números aleatorios repetibles.
ModelOperationsCatalog	Clase usada por MLContext para guardar y cargar modelos entrenados.
ModelSaveContext	Objeto de contexto conveniente para guardar modelos en un repositorio, para los implementadores de ICanSaveModel.
MulticlassClassificationCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de clasificación multiclase, como instructores.
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de clasificación multiclase.
NormalizationCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes de normalización numérica.
OnnxCatalog	Espacio de nombres principal para ML.NET. Contiene contextos de aplicación y operación, catálogos de transformadores y instructores, y componentes para el procesamiento de vistas de datos.
PcaCatalog	Colección de métodos de extensión utilizados por los AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainerscatálogos , y TransformsCatalog para crear instancias de componentes de análisis de componentes principales (PCA).
PermutationFeatureImportanceExtensions	Colección de métodos de extensión utilizados por RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogy RankingCatalog para crear instancias de componentes de importancia de características de permutación.
PredictionEngine<TSrc,TDst>	Clase para realizar predicciones únicas en un modelo entrenado previamente (y canalización de transformación anterior).
PredictionEngineBase<TSrc,TDst>	Clase base para realizar predicciones únicas en un modelo entrenado previamente (y la canalización de transformación anterior).
PredictionEngineOptions	Opciones para PredictionEngine<TSrc,TDst>
RankingCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de clasificación, como instructores y evaluadores.
RankingCatalog.RankingTrainers	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de clasificación.
RegressionCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de regresión, como instructores y evaluadores.
RegressionCatalog.RegressionTrainers	Clase usada por MLContext para crear instancias de instructores de regresión.
SchemaShape	Un conjunto de "requisitos" para el esquema entrante, así como un conjunto de "promesas" del esquema saliente. Esto es más relajado que el adecuado DataViewSchema, ya que solo es un subconjunto de las columnas, y también, ya que no especifica exactamente DataViewType's para vectores y claves.
StandardTrainersCatalog	Colección de métodos de extensión para RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersy MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers para crear instancias de componentes de instructor.
TensorflowCatalog	TensorFlowTransformer se usa en dos escenarios siguientes. Puntuación con el modelo tensorFlow previamente entrenado: en este modo, la transformación extrae los valores de las capas ocultas de un modelo tensorflow previamente entrenado y usa salidas como características en ML.Net canalización. Reentrenamiento del modelo de TensorFlow : en este modo, la transformación vuelve a entrenar un modelo de TensorFlow mediante los datos de usuario pasados a través de ML.Net canalización. Una vez entrenado el modelo, se pueden usar salidas como características para la puntuación.
TextCatalog	Colección de métodos de extensión para .TransformsCatalog
TextLoaderSaverCatalog	Colección de métodos de extensión para leer DataOperationsCatalog de archivos de texto delimitados, como csv y tsv.
TimeSeriesCatalog	Espacio de nombres principal para ML.NET. Contiene contextos de aplicación y operación, catálogos de transformadores y instructores, y componentes para el procesamiento de vistas de datos.
TrainCatalogBase	Clase base para los catálogos de instructores.
TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase	Las subclases de Microsoft.ML.TrainContext proporcionarán pequeños objetos enlazables "método de extensión" (por ejemplo, algo parecido a Trainers). El código de usuario solo interactuará con estos objetos invocando los métodos de extensión. El código de componente real puede funcionar para Microsoft.ML.Data.CatalogUtils obtener más información "oculta" de este objeto, por ejemplo, el entorno.
TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>	Resultados de la ejecución de la validación cruzada.
TrainerInfo	Características de un entrenador. Se expone a través de la propiedad Info de cada entrenador.
TransformExtensionsCatalog	Colección de métodos de extensión para TransformsCatalog crear instancias de componentes de transformación que manipulan columnas.
TransformsCatalog	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de transformación.
TransformsCatalog.CategoricalTransforms	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de transformación de datos categóricos.
TransformsCatalog.ConversionTransforms	Clase utilizada por MLContext para crear instancias de componentes de transformación de datos de conversión de tipos.
TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de transformación de selección de características.
TransformsCatalog.TextTransforms	Clase usada por MLContext para crear instancias de componentes de transformación de datos de texto.
TreeExtensions	Colección de métodos de extensión utilizados por RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalog, RankingCatalogy TransformsCatalog para crear instancias de instructores de árbol de decisión y caracterizadores.
VisionCatalog	Colección de métodos de extensión para MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers crear instancias de componentes del instructor ImageClassification.

Estructuras

DataOperationsCatalog.TrainTestData	Un par de conjuntos de datos para el conjunto de entrenamiento y prueba.
DataViewSchema.Column	Esta clase describe una columna en el esquema concreto.
DataViewSchema.DetachedColumn	Esta clase representa el esquema de una columna de una vista de datos, sin datos adjuntos a un determinado DataViewSchema.
SchemaShape.Column	Espacio de nombres principal para ML.NET. Contiene contextos de aplicación y operación, catálogos de transformadores y instructores, y componentes para el procesamiento de vistas de datos.

Interfaces

ICanSaveModel	Para guardar un modelo en un repositorio. Las clases que implementan ICanSaveModel deben realizar una implementación explícita de Save(ModelSaveContext). Las clases que heredan ICanSaveModel de una clase base deben sobrescribir la función invocada por Save(ModelSaveContext) en esa clase base, si hay una.
IDataLoader<TSource>	El "cargador de datos" toma un determinado tipo de entrada y lo convierte en .IDataView
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>	A veces es necesario 'ajustar' un IDataLoader<TSource>. Un estimador de DataLoader es el objeto que lo hace.
IDataView	Entrada y salida de operadores de consulta (transformaciones). Este es el tipo de canalización de datos fundamental, comparable a IEnumerable<T> para LINQ.
IEstimator<TTransformer>	El estimador (en terminología de Spark) es un "transformador no entrenado". Debe 'ajustarse' a los datos para fabricar un transformador. También proporciona la "propagación de esquemas", como lo hacen los transformadores, pero en SchemaShape lugar de DataViewSchema.
IPredictionTransformer<TModel>	Interfaz para todos los transformadores que pueden transformar los datos en función del Microsoft.ML.IPredictor campo. Las implementaciones de esta interfaz no tienen ninguna columna de características o tienen más de una columna de característica y no pueden implementar , ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>que la mayoría de los ML.Net transformer implementan.
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>	ISingleFeaturePredictionTransformer contiene el nombre de FeatureColumnName y su tipo, FeatureColumnType. Las implementaciones de esta interfaz tienen la capacidad de puntuar los datos de una entrada IDataView a través de Transform(IDataView)
ITransformer	El transformador es un componente que transforma los datos. También admite la "propagación de esquemas" para responder a la pregunta de "¿cómo se verán los datos con este esquema, después de transformarlos?".

Enumeraciones

SchemaShape.Column.VectorKind

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Delegados

ValueGetter<TValue>

Tipo de delegado para obtener un valor. Esto se puede usar para un acceso eficaz a los datos de o DataViewRowDataViewRowCursor.