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Microsoft.ML Spazio dei nomi

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

Classi

AlexNetExtension

Metodo di estensione da usare con DnnImageFeaturizerEstimator per poter usare un modello AlexNet con pre-training. Il pacchetto NuGet contenente questa estensione include anche il file di modello binario.

AnomalyDetectionCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di rilevamento anomalie, ad esempio i trainer e gli analizzatori.

AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer di rilevamento anomalie.

BinaryClassificationCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di classificazione binaria, ad esempio trainer e calibratori.

BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer di classificazione binaria.

BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di calibratori di classificazione binaria.

BinaryLoaderSaverCatalog

Raccolta di metodi di estensione per creare istanze di componenti per DataOperationsCatalog salvare e leggere IDataView oggetti da e verso un formato binario a prestazioni elevate.

CategoricalCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog.CategoricalTransforms creare componenti trasformatori categorici.

ClusteringCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze dei componenti del clustering, ad esempio i formatori.

ClusteringCatalog.ClusteringTrainers

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer clustering.

ConversionsCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze di chiave per i componenti del trasformatore di mapping del vettore binario

ConversionsExtensionsCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze di conversione dei dati e componenti del trasformatore di mapping.

CustomMappingCatalog

Classe contenente un metodo di estensione per TransformsCatalog creare istanze dei componenti del mapping di una riga definiti dall'utente.

DatabaseLoaderCatalog

Raccolta di metodi di estensione da DataOperationsCatalog leggere dai database.

DataLoaderExtensions

Classe usata per caricare i dati da uno o più file.

DataOperationsCatalog

Classe usata per creare componenti che operano sui dati, ma non fanno parte della pipeline di training del modello. Include componenti da caricare, salvare, memorizzare nella cache, filtrare, mescolare e dividere i dati.

DataViewRow

Riga logica di dati. Può essere una riga di una IDataView o una riga autonoma.

DataViewRowCursor

Classe usata per eseguire il cursore tramite righe di un IDataViewoggetto .

DataViewSchema

Rappresenta lo schema di un oggetto IDataView o .DataViewRow Lo schema è una raccolta di DataViewSchema.Column.

DataViewSchema.Annotations

Annotazioni dello schema di un DataViewSchema.Columnoggetto .

DataViewSchema.Annotations.Builder

Classe contenente operazioni per compilare un DataViewSchema.Annotationsoggetto .

DataViewSchema.Builder

Classe contenente operazioni per compilare un DataViewSchemaoggetto .

DebuggerExtensions

Classe usata per creare istanze di oggetti di anteprima per il debug. Nota: questa classe e tutti i metodi devono essere usati solo per il debug e non nel codice di produzione.

ExplainabilityCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze dei componenti di spiegazione del modello.

ExpressionCatalog

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

ExtensionBaseAttribute

Tipo di attributo di base per tutti gli attributi usati per scopi di estendibilità.

ExtensionsCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze dei componenti del trasformatore di valori mancanti.

FactorizationMachineExtensions

Raccolta di metodi di estensione per BinaryClassificationCatalog creare istanze dei componenti del trainer a fattorizzazione a conoscenza del campo.

FeatureSelectionCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze dei componenti del trasformatore di selezione delle funzionalità.

ForecastingCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze dei componenti di previsione.

ForecastingCatalog.Forecasters

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer di previsione.

IDataViewExtensions

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

ImageEstimatorsCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze dei componenti del trasformatore di elaborazione delle immagini.

InputOutputColumnPair

Specifica i nomi di colonna di input e output per i componenti di trasformatore che operano su più colonne.

KernelExpansionCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze dei componenti del trasformatore di progettazione delle funzionalità del metodo kernel.

KMeansClusteringExtensions

Raccolta di metodi di estensione per ClusteringCatalog.ClusteringTrainers creare istanze di formatori KMeans.

LearningPipelineExtensions

Metodi di estensione che consentono la concatenazione di pipeline di stima e trasformatore.

LightGbmExtensions

Raccolta di metodi di estensione per i RegressionCatalog.RegressionTrainerscataloghi , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainerse MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers .

LoggingEventArgs

Fornisce dati per l'evento Log.

MklComponentsCatalog

Raccolta di metodi di estensione per RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainerse TransformsCatalog per creare componenti di training e trasformazione MKL (Math Kernel Library).

MLContext

Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dell'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili.

ModelOperationsCatalog

Classe usata da MLContext per salvare e caricare modelli sottoposti a training.

ModelSaveContext

Oggetto contesto pratico per il salvataggio dei modelli in un repository, per gli implementori di ICanSaveModel.

MulticlassClassificationCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di classificazione multiclasse, ad esempio i formatori.

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer di classificazione multiclasse.

NormalizationCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog creare istanze di componenti di normalizzazione numerica.

OnnxCatalog

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

OnnxExportExtensions

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

PcaCatalog

Raccolta di metodi di estensione usati dai AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainerscataloghi e TransformsCatalog per creare istanze dei componenti PCA (Principal Component Analysis).

PermutationFeatureImportanceExtensions

Raccolta di metodi di estensione usati da RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCataloge RankingCatalog per creare istanze di componenti di importanza della funzionalità permutazione.

PredictionEngine<TSrc,TDst>

Classe per eseguire singole stime in un modello sottoposto a training precedente (e una pipeline di trasformazione precedente).

PredictionEngineBase<TSrc,TDst>

Classe di base per eseguire singole stime in un modello sottoposto a training precedente (e la pipeline di trasformazione precedente).

PredictionEngineOptions

Opzioni per l'oggetto PredictionEngine<TSrc,TDst>

RankingCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di classificazione, ad esempio trainer e analizzatori.

RankingCatalog.RankingTrainers

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer di classificazione.

RecommendationCatalog

Catalogo centrale per i formatori e le attività di raccomandazione.

RecommendationCatalog.RecommendationTrainers

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

RecommenderCatalog

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

RegressionCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di regressione, ad esempio i trainer e gli analizzatori.

RegressionCatalog.RegressionTrainers

Classe usata da MLContext per creare istanze di trainer di regressione.

ResNet101Extension

Si tratta di un metodo di estensione da usare con l'oggetto DnnImageFeaturizerEstimator per usare un modello ResNet101 con training preliminare. Il pacchetto NuGet contenente questa estensione include anche il file di modello binario.

ResNet18Extension

Si tratta di un metodo di estensione da usare con l'oggetto DnnImageFeaturizerEstimator per usare un modello ResNet18 con training preliminare. Il pacchetto NuGet contenente questa estensione include anche il file di modello binario.

ResNet50Extension

Si tratta di un metodo di estensione da usare con l'oggetto DnnImageFeaturizerEstimator per usare un modello ResNet50 con training preliminare. Il pacchetto NuGet contenente questa estensione include anche il file di modello binario.

SchemaShape

Set di "requisiti" per lo schema in ingresso, nonché un set di "promesse" dello schema in uscita. Questo è più rilassato del corretto DataViewSchema, poiché è solo un sottoinsieme delle colonne e anche perché non specifica esattamente DataViewType's per vettori e chiavi.

StandardTrainersCatalog

Raccolta di metodi di estensione per RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainerse MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers per creare istanze di componenti di training.

TensorflowCatalog

Viene TensorFlowTransformer usato in due scenari seguenti.

  1. Assegnazione dei punteggi con modello TensorFlow con training preliminare: in questa modalità, la trasformazione estrae i valori dei livelli nascosti da un modello Tensorflow pre-sottoposto a training e usa gli output come funzionalità nella pipeline di ML.Net.
  2. Ripetizione del training del modello TensorFlow: in questa modalità, la trasformazione esegue nuovamente il training di un modello TensorFlow usando i dati utente passati attraverso ML.Net pipeline. Una volta eseguito il training del modello, è possibile usare gli output come funzionalità per l'assegnazione dei punteggi.
TextCatalog

Raccolta di metodi di estensione per .TransformsCatalog

TextLoaderSaverCatalog

Raccolta di metodi di estensione per DataOperationsCatalog la lettura da file di testo delimitati, ad esempio csv e tsv.

TimeSeriesCatalog

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

TrainCatalogBase

Classe di base per i cataloghi del formatore.

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

Le sottoclassi di Microsoft.ML.TrainContext fornirà piccoli oggetti associabili "metodo di estensione", ad esempio qualcosa di simile Trainersa . Il codice utente interagirà solo con questi oggetti richiamando i metodi di estensione. Il codice del componente effettivo può essere usato Microsoft.ML.Data.CatalogUtils per ottenere informazioni più "nascoste" da questo oggetto, ad esempio l'ambiente.

TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>

Risultati dell'esecuzione della convalida incrociata.

TrainerInfo

Caratteristiche di un formatore. Esposto tramite la proprietà Info di ogni formatore.

TransformExtensionsCatalog

Raccolta di metodi di estensione per TransformsCatalog la creazione di istanze di componenti di trasformazione che modificano le colonne.

TransformsCatalog

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di trasformazione.

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di trasformazione dati categorica.

TransformsCatalog.ConversionTransforms

Classe usata da MLContext per creare istanze dei componenti di trasformazione dei dati di conversione dei tipi.

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

Classe usata da MLContext per creare istanze dei componenti di trasformazione della selezione delle funzionalità.

TransformsCatalog.TextTransforms

Classe usata da MLContext per creare istanze di componenti di trasformazione dati di testo.

TreeExtensions

Raccolta di metodi di estensione usati da RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalog, RankingCataloge TransformsCatalog per creare istanze di trainer e strumenti di definizione dell'albero delle decisioni.

VisionCatalog

Raccolta di metodi di estensione per MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers la creazione di istanze dei componenti di training ImageClassification.

Struct

DataOperationsCatalog.TrainTestData

Coppia di set di dati, per il training e il set di test.

DataViewSchema.Column

Questa classe descrive una colonna nello schema specifico.

DataViewSchema.DetachedColumn

Questa classe rappresenta lo schema di una colonna di una vista dati, senza un allegato a un determinato DataViewSchemaoggetto .

SchemaShape.Column

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

Interfacce

ICanSaveModel

Per salvare un modello in un repository. Le classi che implementano ICanSaveModel devono eseguire un'implementazione esplicita di Save(ModelSaveContext). Le classi che ereditano da una classe di base devono sovrascrivere ICanSaveModel la funzione richiamata Save(ModelSaveContext) da in tale classe di base, se presente.

IDataLoader<TSource>

Il "caricatore dati" accetta un determinato tipo di input e lo trasforma in un IDataViewoggetto .

IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>

A volte è necessario "adattarsi" a .IDataLoader<TSource> Uno strumento di stima di DataLoader è l'oggetto che lo esegue.

IDataView

Input e output degli operatori di query (Trasformazioni). Si tratta del tipo di pipeline di dati fondamentale, paragonabile a IEnumerable<T> per LINQ.

IEstimator<TTransformer>

Lo strumento di stima (nella terminologia di Spark) è un "trasformatore non sottoposto a training". Deve "adattarsi" ai dati per produrre un trasformatore. Fornisce anche la propagazione dello schema come i trasformatori, ma invece SchemaShape di DataViewSchema.

IPredictionTransformer<TModel>

Interfaccia per tutti i trasformatori che possono trasformare i dati in base al Microsoft.ML.IPredictor campo. Le implementazioni di questa interfaccia non hanno alcuna colonna di funzionalità o hanno più colonne di funzionalità e non possono implementare , ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>che la maggior parte delle ML.Net tranformer implementa.

ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

Un oggetto ISingleFeaturePredictionTransformer contiene il nome dell'oggetto FeatureColumnName e il relativo tipo, FeatureColumnType. Le implementazioni di questa interfaccia hanno la possibilità di assegnare un punteggio ai dati di un input IDataView tramite Transform(IDataView)

ITransformer

Il trasformatore è un componente che trasforma i dati. Supporta anche la "propagazione dello schema" per rispondere alla domanda di "come verranno esaminati i dati con questo schema, dopo la trasformazione?".

Enumerazioni

SchemaShape.Column.VectorKind

Spazio dei nomi principale per ML.NET. Contiene contesti di applicazione e operazioni, cataloghi di trasformatori e trainer e componenti per l'elaborazione della vista dati.

Delegati

ValueGetter<TValue>

Tipo delegato per ottenere un valore. Può essere usato per l'accesso efficiente ai dati in un DataViewRow oggetto o DataViewRowCursor.