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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

AlexNetExtension

Se trata de un método de extensión que se usará con DnnImageFeaturizerEstimator para poder utilizar un modelo AlexNet previamente entrenado. Se garantiza que el paquete NuGet que contiene esta extensión también incluye el archivo de modelo binario.

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.

IDataViewExtensions

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.

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.

OnnxExportExtensions

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.

RecommendationCatalog

Catálogo central para instructores y tareas de recomendaciones.

RecommendationCatalog.RecommendationTrainers

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.

RecommenderCatalog

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.

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.

ResNet101Extension

Se trata de un método de extensión que se va a usar con DnnImageFeaturizerEstimator para usar un modelo ResNet101 previamente entrenado. Se garantiza que el paquete NuGet que contiene esta extensión también incluye el archivo de modelo binario.

ResNet18Extension

Se trata de un método de extensión que se va a usar con DnnImageFeaturizerEstimator el fin de usar un modelo ResNet18 previamente entrenado. Se garantiza que el paquete NuGet que contiene esta extensión también incluye el archivo de modelo binario.

ResNet50Extension

Se trata de un método de extensión que se usará con DnnImageFeaturizerEstimator para usar un modelo ResNet50 previamente entrenado. Se garantiza que el paquete NuGet que contiene esta extensión también incluye el archivo de modelo binario.

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.

  1. 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.
  2. 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

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.

Delegados

ValueGetter<TValue>

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