Microsoft.ML.Data Espace de noms

Espace de noms contenant le chargement et l’enregistrement des données, les définitions de schéma de données et les composants des métriques d’entraînement de modèle.

Classes

AnomalyDetectionMetrics	Résultats de l’évaluation de la détection des anomalies (algorithme d’apprentissage non supervisé).
AnomalyPredictionTransformer<TModel>	Classe de base pour l’utilisation ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> des tâches de détection d’anomalies.
BinaryClassificationMetrics	Résultats d’évaluation pour les classifieurs binaires, à l’exclusion des métriques probabilistes.
BinaryClassificationMetricsStatistics	La BinaryClassificationMetricsStatistics classe contient des statistiques récapitulatives sur plusieurs observations de BinaryClassificationMetrics.
BinaryPrecisionRecallDataPoint	Cette classe représente un point de données sur Precision-Recall courbe pour la classification binaire.
BinaryPredictionTransformer<TModel>	Classe de base pour le travail sur les ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> tâches de classification binaire.
BooleanDataViewType	Type booléen standard. Ce type de Booleanreprésentation est . Notez que cela ne peut avoir qu’une seule valeur possible, accessible par la propriété Instancestatique singleton .
CalibratedBinaryClassificationMetrics	Résultats de l’évaluation pour les classifieurs binaires, y compris les métriques probabilistes.
ClusteringMetrics	Les métriques générées après l’évaluation des prédictions clustering.
ClusteringPredictionTransformer<TModel>	Classe de base pour le ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> travail sur les tâches clustering.
ColumnConcatenatingTransformer	ITransformer résultant de l’ajustement d’un ColumnConcatenatingEstimator.
ColumnCursorExtensions	Méthodes d’extension qui permettent d’extraire les valeurs d’une colonne unique d’un IDataView en tant que IEnumerable<T>.
ColumnNameAttribute	Permet à un membre de spécifier IDataView le nom de colonne directement, par opposition au comportement par défaut de l’utilisation du nom du membre comme nom de colonne.
CompositeDataLoader<TSource,TLastTransformer>	Cette classe représente un chargeur de données qui applique une chaîne de transformateur après le chargement. Il a également des méthodes pour s’enregistrer lui-même dans un dépôt.
CompositeLoaderEstimator<TSource,TLastTransformer>	Classe estimateur pour le chargeur de données composite. Il peut être utilisé pour créer un « chargeur de données intelligent pouvant être entraîné », bien que ce modèle ne soit pas très courant.
ConfusionMatrix	Représente la matrice de confusion des résultats de la classification.
DatabaseLoader	Espace de noms contenant le chargement et l’enregistrement des données, les définitions de schéma de données et les composants des métriques d’entraînement de modèle.
DatabaseLoader.Column	Décrit la façon dont une colonne d’entrée doit être mappée à une IDataView colonne.
DatabaseLoader.Options	Paramètres pour DatabaseLoader
DatabaseLoader.Range	Spécifie la plage d’index ou de noms des colonnes d’entrée qui doivent être mappés à une colonne de sortie.
DatabaseSource	Expose les données requises pour ouvrir une base de données à des fins de lecture.
DataDebuggerPreview	Cette classe représente une « préversion » d’un IDataView.
DataDebuggerPreview.ColumnInfo	Espace de noms contenant le chargement et l’enregistrement des données, les définitions de schéma de données et les composants des métriques d’entraînement de modèle.
DataDebuggerPreview.RowInfo	Espace de noms contenant le chargement et l’enregistrement des données, les définitions de schéma de données et les composants des métriques d’entraînement de modèle.
DataViewType	Il s’agit de la classe de base abstraite pour tous les types dans le système de IDataView type.
DataViewTypeAttribute	DataViewTypeAttribute doit être utilisé pour décorer les propriétés et les champs de classe, si les instances de cette classe sont chargées en tant que ML.NET IDataView. La fonction Register() sera appelée pour inscrire un DataViewType for a Type avec ses Attributes. Chaque fois qu’une valeur tapée sur l’inscrit Type et ses Attributes, le type de cette valeur (par exemple, un Type) dans IDataView est le associé DataViewType.
DataViewTypeManager	Classe singleton pour la gestion de la carte entre ML.NET DataViewType et C# Type. Pour prendre en charge le type de colonne personnalisé dans IDataView, le type sous-jacent de la colonne (par exemple, le type d’une classe C#) doit être inscrit avec une classe dérivée de DataViewType.
DateTimeDataViewType	Type d’heure de date standard. Ce type de DateTimereprésentation est . Notez que cela ne peut avoir qu’une seule valeur possible, accessible par la propriété Instancestatique singleton .
DateTimeOffsetDataViewType	Type de décalage de date heure standard. Ce type de DateTimeOffsetreprésentation est . Notez que cela ne peut avoir qu’une seule valeur possible, accessible par la propriété Instancestatique singleton .
EstimatorChain<TLastTransformer>	Représente une chaîne (potentiellement vide) d’estimateurs qui se termine par un TLastTransformer. Si la chaîne est vide, TLastTransformer est toujours ITransformer.
FileHandleSource	Encapsule un IFileHandle en tant que IMultiStreamSource.
ImageLoadingEstimator	IEstimator<TTransformer>pour .ImageLoadingTransformer
ImageLoadingTransformer	ITransformer résultant de l’ajustement d’un ImageLoadingEstimator.
KeyCount	Définit la cardinalité, ou le nombre, des valeurs valides d’une KeyDataViewType colonne. Cela doit être strictement positif. Il est utilisé par TextLoader et TypeConvertingEstimator.
KeyDataViewType	Type représentant des valeurs catégorielles ou énumérées, le plus couramment utilisé pour les valeurs d’étiquettes dans les modèles de classification multiclasse.
KeyTypeAttribute	Autoriser le membre à être marqué en tant que KeyDataViewType.
LoadColumnAttribute	Autoriser le membre à spécifier le mappage à des champs dans un fichier texte. Pour remplacer le nom de la IDataView colonne, utilisez ColumnNameAttribute.
LoadColumnNameAttribute	Autoriser le membre à spécifier le mappage aux champs dans la base de données. Pour remplacer le nom de la IDataView colonne, utilisez ColumnNameAttribute.
MetricStatistics	La classe MetricsStatistics calcule des statistiques récapitulatives sur plusieurs observations d’une métrique.
MLImage	Fournissez des interfaces pour les opérations d’imagerie.
MulticlassClassificationMetrics	Résultats de l’évaluation pour les formateurs de classification multiclasse.
MulticlassClassificationMetricsStatistics	La MulticlassClassificationMetricsStatistics classe contient des statistiques récapitulatives sur plusieurs observations de MulticlassClassificationMetrics.
MulticlassPredictionTransformer<TModel>	Classe de base pour le travail sur des ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> tâches de classification multiclasse.
MultiFileSource	Encapsule un chemin d’accès potentiellement composé en tant que IMultiStreamSource.
NoColumnAttribute	Marquez ce membre comme n’étant pas exposé en tant que IDataView colonne dans .DataViewSchema
NumberDataViewType	Type de nombre standard. Cette classe n’est pas instanciable directement. Toutes les instances autorisées de ce type sont des singletons et sont accessibles en tant que propriétés statiques sur cette classe.
OneToOneTransformerBase	Classe de base pour le transformateur qui fonctionne sur des paires de colonnes d’entrée et de sortie.
PredictionTransformerBase<TModel>	Classe de base pour les transformateurs sans colonne de caractéristique ou plusieurs colonnes de caractéristiques.
PrimitiveDataViewType	Classe de base abstraite pour tous les types primitifs. Les valeurs de ces types peuvent être copiées librement sans se soucier de la propriété, de la mutation ou de la destruction.
RankingEvaluatorOptions	Options permettant de contrôler la sortie du RankingEvaluator
RankingMetrics	Résultats de l’évaluation pour les classements.
RankingMetricsStatistics	La RankingMetricsStatistics classe contient des statistiques récapitulatives sur plusieurs observations de RankingMetrics.
RankingPredictionTransformer<TModel>	Classe de base pour le travail sur les ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> tâches de classement.
RegressionMetrics	Algorithmes de régression des résultats de l’évaluation (algorithme d’apprentissage supervisé).
RegressionMetricsStatistics	La RegressionMetricsStatistics classe contient des statistiques récapitulatives sur plusieurs observations de RegressionMetrics.
RegressionPredictionTransformer<TModel>	Classe de base pour le travail sur les ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> tâches de régression.
RowIdDataViewType	Type de RowIdDataViewType. Ce type de DataViewRowIdreprésentation est . Notez que cela ne peut avoir qu’une seule valeur possible, accessible par la propriété Instancestatique singleton .
RowToRowTransformerBase	Classe de base pour le transformateur qui produit de nouvelles colonnes, mais n’affecte pas les colonnes existantes.
SchemaAnnotationsExtensions	Méthodes d’extension pour faciliter la consommation facile du contenu populaire de Annotations.
SchemaDefinition	Cette classe définit un schéma d’une vue de données typée.
SchemaDefinition.Column	Une colonne de la vue de données.
SimpleFileHandle	Un handle de fichier simple basé sur disque.
SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>	Classe de base pour tous les transformateurs qui implémentent le ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>. Il s’agit de tous les transformateurs qui fonctionnent avec une colonne de caractéristique.
StructuredDataViewType	Classe de base abstraite pour tous les types non primitifs.
SvmLightLoader	Cela tente de lire les données dans un format proche du format SVM-light, l’objectif étant que la majorité des données mises en forme SVM-light soient interprétables par ce chargeur.
SvmLightLoaderSaverCatalog	Espace de noms contenant le chargement et l’enregistrement des données, les définitions de schéma de données et les composants des métriques d’entraînement de modèle.
TextDataViewType	Type de texte standard. Il a le type de représentation de avec le paramètre Charde ReadOnlyMemory<T> type . Notez que cela ne peut avoir qu’une seule valeur possible, accessible par la propriété Instancestatique singleton .
TextLoader	Charge un fichier texte dans un IDataView. Prend en charge le mappage de base des colonnes d’entrée vers les IDataView colonnes.
TextLoader.Column	Décrit la façon dont une colonne d’entrée doit être mappée à une IDataView colonne.
TextLoader.Options	Paramètres pour TextLoader
TextLoader.Range	Spécifie la plage d’index des colonnes d’entrée qui doivent être mappés à une colonne de sortie.
TimeSpanDataViewType	Type d’intervalle de temps standard. Ce type de TimeSpanreprésentation est . Notez que cela ne peut avoir qu’une seule valeur possible, accessible par la propriété Instancestatique singleton .
TransformerChain<TLastTransformer>	Chaîne de transformateurs (éventuellement vides) qui se terminent par un TLastTransformer. Pour une chaîne vide, TLastTransformer est toujours ITransformer.
TrivialEstimator<TTransformer>	L’implémentation triviale de IEstimator<TTransformer> qui a déjà le transformateur et le retourne à chaque appel à Fit(IDataView). Les implémentations concrètes doivent encore fournir le mécanisme de propagation du schéma, car il n’existe pas de moyen facile de l’déduire à partir du transformateur.
VBufferEditor	Différentes méthodes de création d’instances VBufferEditor<T> .
VectorDataViewType	Type de vecteur standard. Le type de représentation de ce est VBuffer<T>, où le paramètre de type se trouve dans ItemType.
VectorTypeAttribute	Permet à un membre d’être marqué comme un VectorDataViewType, ce qui permet principalement de définir la dimensionnalité du tableau résultant.

Structures

DataViewRowId	Structure servant d’identificateur d’une ligne de IDataView. Pour les jeux de données contenant des millions d’enregistrements, ces ID doivent être uniques, ce qui nécessite qu’une structure aussi volumineuse contienne les valeurs. Ces ID sont dérivés d’autres ID des composants précédents des pipelines et divisent la structure en deux : ordre élevé et ordre inférieur des bits, ce qui réduit encore davantage les modifications de ces collisions.
VBuffer<T>	Mémoire tampon qui prend en charge les représentations denses et éparses. Il s’agit du type de représentation pour toutes les VectorDataViewType instances. Les valeurs explicitement définies de ce vecteur sont exposées via GetValues() et, si ce n’est pas dense, GetIndices().
VBufferEditor<T>	Objet capable de modifier un VBuffer<T> en remplissant Values (et Indices si la mémoire tampon n’est pas dense).

Interfaces

IFileHandle	Handle de fichier.
IMultiStreamSource	Interface permettant d’exposer un certain nombre d’éléments qui peuvent être ouverts pour la lecture.
IRowToRowMapper	Cette interface mappe une entrée DataViewRow à une sortie DataViewRow. En règle générale, la sortie contient à la fois les colonnes d’entrée et les nouvelles colonnes ajoutées par la classe d’implémentation, bien que certaines implémentations puissent retourner un sous-ensemble des colonnes d’entrée. Cette interface est similaire à Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper, sauf qu’elle n’a pas de mappages de rôle d’entrée. Par conséquent, pour être rebinée, les mêmes noms de colonnes d’entrée doivent être utilisés. Les implémentations de cette interface sont généralement créées sur une entrée DataViewSchemadéfinie.

Énumérations

DataKind	Spécifie un type de données simple.
MLPixelFormat	Spécifie le format des données de couleur pour chaque pixel de l'image.
SchemaDefinition.Direction	Espace de noms contenant le chargement et l’enregistrement des données, les définitions de schéma de données et les composants des métriques d’entraînement de modèle.
TransformerScope	Cette énumération permet de « marquer » les estimateurs (et par la suite, les transformateurs) dans la chaîne à utiliser « uniquement pour la formation », « pour l’entraînement et l’évaluation », etc. L’exemple le plus notable est que les transformations sur la colonne d’étiquette ne doivent pas être utilisées pour le scoring, de sorte que l’étendue doit être Training ou TrainTest.