Microsoft.ML 名前空間

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

クラス

AlexNetExtension

これは、事前トレーニング済みの AlexNet モデルを使用するために DnnImageFeaturizerEstimator で使用される拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

AnomalyDetectionCatalog

トレーナーやエバリュエーターなどの異常検出コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers

異常検出トレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

BinaryClassificationCatalog

トレーナーや校正器などの二項分類コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers

二項分類トレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog

二項分類校正器のインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

BinaryLoaderSaverCatalog

高パフォーマンスのバイナリ形式との間でオブジェクトを保存および読み取IDataViewるコンポーネントのインスタンスを作成するためのDataOperationsCatalog拡張メソッドのコレクション。

CategoricalCatalog

カテゴリトランスフォーマーコンポーネントを作成するための TransformsCatalog.CategoricalTransforms 拡張メソッドのコレクション。

ClusteringCatalog

トレーナーなどのクラスタリング コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

ClusteringCatalog.ClusteringTrainers

クラスタリング トレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

ConversionsCatalog

バイナリ ベクター マッピング トランスフォーマー コンポーネントへのキーのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog のコレクション

ConversionsExtensionsCatalog

データ変換とトランスフォーマー コンポーネントのマッピングのインスタンスを作成するための TransformsCatalog 拡張メソッドのコレクション。

CustomMappingCatalog

ユーザー定義の 1 対 1 行マッピング トランスフォーマー コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog を含むクラス。

DatabaseLoaderCatalog

データベースから読み取るための拡張メソッドの DataOperationsCatalog コレクション。

DataLoaderExtensions

1 つ以上のファイルからデータを読み込むのに使用されるクラス。

DataOperationsCatalog

データに対して動作するが、モデル トレーニング パイプラインの一部ではないコンポーネントを作成するために使用されるクラス。 データの読み込み、保存、キャッシュ、フィルター、シャッフル、分割を行うコンポーネントが含まれます。

DataViewRow

データの論理行。 1 行 IDataView またはスタンドアロン行を指定できます。

DataViewRowCursor

の行をカーソルで移動するために使用される IDataViewクラス。

DataViewSchema

または . のスキーマをIDataViewDataViewRow表します。 スキーマは 、.DataViewSchema.Column

DataViewSchema.Annotations

1 つの DataViewSchema.Columnスキーマ注釈。

DataViewSchema.Annotations.Builder

をビルド DataViewSchema.Annotationsする操作を含むクラス。

DataViewSchema.Builder

をビルド DataViewSchemaする操作を含むクラス。

DebuggerExtensions

デバッグ用のプレビュー オブジェクトのインスタンスを作成するために使用されるクラス。 注: このクラスとすべてのメソッドは、運用環境のコードではなく、デバッグにのみ使用する必要があります。

ExplainabilityCatalog

モデルの説明コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog のコレクション。

ExpressionCatalog

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

ExtensionBaseAttribute

拡張のために使用されるすべての属性の基本属性型。

ExtensionsCatalog

欠損値トランスフォーマー コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog のコレクション。

FactorizationMachineExtensions

フィールド対応要因化トレーナー コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド BinaryClassificationCatalog のコレクション。

FeatureSelectionCatalog

特徴選択トランスフォーマー コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog のコレクション。

ForecastingCatalog

予測コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

ForecastingCatalog.Forecasters

予測トレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

IDataViewExtensions

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

ImageEstimatorsCatalog

画像処理トランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog のコレクション。

InputOutputColumnPair

複数の列で動作するトランスフォーマー コンポーネントの入力列名と出力列名を指定します。

KernelExpansionCatalog

カーネル メソッド機能エンジニアリング トランスフォーマー コンポーネントのインスタンスを作成するための TransformsCatalog 拡張メソッドのコレクション。

KMeansClusteringExtensions

KMeans トレーナーのインスタンスを ClusteringCatalog.ClusteringTrainers 作成するための拡張メソッドのコレクション。

LearningPipelineExtensions

推定パイプラインとトランスフォーマー パイプラインのチェーンを許可する拡張メソッド。

LightGbmExtensions

BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersRankingCatalog.RankingTrainers、およびMulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainersカタログのRegressionCatalog.RegressionTrainers拡張メソッドのコレクション。

LoggingEventArgs

Log イベントのデータを提供します。

MklComponentsCatalog

MKL (Math Kernel Library) トレーナーおよびTransformsCatalog変換コンポーネントを作成するための拡張メソッドRegressionCatalog.RegressionTrainersBinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersのコレクション。

MLContext

すべての ML.NET 操作の共通コンテキスト。 ユーザーによってインスタンス化されると、データ準備、特徴エンジニアリング、トレーニング、予測、モデル評価のためのコンポーネントを作成する方法が提供されます。 また、ログ記録、実行制御、繰り返し可能な乱数を設定することもできます。

ModelOperationsCatalog

トレーニング済みモデルの保存と読み込みに使用される MLContext クラス。

ModelSaveContext

の実装者 ICanSaveModelのために、リポジトリにモデルを保存するための便利なコンテキスト オブジェクト。

MulticlassClassificationCatalog

トレーナーなどの多クラス分類コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

多クラス分類トレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

NormalizationCatalog

数値正規化コンポーネントのインスタンスを作成するための TransformsCatalog 拡張メソッドのコレクション。

OnnxCatalog

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

OnnxExportExtensions

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

PcaCatalog

プリンシパル コンポーネント分析 (PCA) コンポーネントの AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainersインスタンスを作成するために 、および TransformsCatalog カタログによって使用される拡張メソッドのコレクション。

PermutationFeatureImportanceExtensions

BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalogRankingCatalogおよび順列機能の重要度コンポーネントのインスタンスを作成するために使用されるRegressionCatalog拡張メソッドのコレクション。

PredictionEngine<TSrc,TDst>

以前にトレーニングされたモデル (および前の変換パイプライン) で単一の予測を行うクラス。

PredictionEngineBase<TSrc,TDst>

以前にトレーニングされたモデル (および前の変換パイプライン) で単一の予測を行う基本クラス。

PredictionEngineOptions

のオプション PredictionEngine<TSrc,TDst>

RankingCatalog

トレーナーやエバリュエーターなどのランク付けコンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

RankingCatalog.RankingTrainers

ランク付けトレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

RecommendationCatalog

レコメンデーション トレーナーとタスクの中央カタログ。

RecommendationCatalog.RecommendationTrainers

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

RecommenderCatalog

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

RegressionCatalog

トレーナーやエバリュエーターなど、回帰コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

RegressionCatalog.RegressionTrainers

回帰トレーナーのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

ResNet101Extension

これは、事前トレーニング済みの ResNet101 モデルを使用するために、このメソッドと共 DnnImageFeaturizerEstimator に使用する拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

ResNet18Extension

これは、事前トレーニング済みの ResNet18 モデルを DnnImageFeaturizerEstimator 使用するために、このメソッドと共に使用する拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

ResNet50Extension

これは、事前トレーニング済みの ResNet50 モデルを DnnImageFeaturizerEstimator 使用するために、このメソッドと共に使用する拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

SchemaShape

受信スキーマに対する一連の "要件" と、送信スキーマの "promises" のセット。 これは、列のサブセットに過ぎないため、またベクトルとキーに対して正確DataViewTypeな 's' を指定しないため、適切なDataViewSchemaものよりも緩やかです。

StandardTrainersCatalog

、およびトレーナー コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドRegressionCatalog.RegressionTrainersBinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersMulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainersのコレクション。

TensorflowCatalog

これは TensorFlowTransformer 、次の 2 つのシナリオで使用されます。

  1. 事前トレーニング済みの TensorFlow モデルを使用したスコア付け: このモードでは、変換は事前トレーニング済みの Tensorflow モデルから非表示レイヤーの値を抽出し、出力を ML.Net パイプラインの特徴として使用します。
  2. TensorFlow モデルの再トレーニング: このモードでは、変換は、パイプラインを介して渡されたユーザー データを使用して TensorFlow モデル ML.Net 再トレーニングします。 モデルがトレーニングされると、その出力をスコアリングの特徴として使用できます。
TextCatalog

の拡張メソッドの TransformsCatalogコレクション。

TextLoaderSaverCatalog

csv や DataOperationsCatalog tsv などの区切りテキスト ファイルから読み取るための拡張メソッドのコレクション。

TimeSeriesCatalog

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

TrainCatalogBase

トレーナー カタログの基本クラス。

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

のサブクラス Microsoft.ML.TrainContext は、フック可能なオブジェクト (たとえば、次のようなもの Trainers) を少し "拡張メソッド" で提供します。 ユーザー コードは、拡張メソッドを呼び出すことによってのみ、これらのオブジェクトと対話します。 実際のコンポーネント コードは、環境など、このオブジェクトからより多くの "非表示" 情報を取得するために使用 Microsoft.ML.Data.CatalogUtils できます。

TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>

クロス検証を実行した結果。

TrainerInfo

トレーナーの特徴。 各トレーナーの Info プロパティを介して公開されます。

TransformExtensionsCatalog

列を操作する変換コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド TransformsCatalog のコレクション。

TransformsCatalog

変換コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

カテゴリ データ変換コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

TransformsCatalog.ConversionTransforms

型変換データ変換コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

フィーチャ選択変換コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

TransformsCatalog.TextTransforms

テキスト データ変換コンポーネントのインスタンスを作成するために使用される MLContext クラス。

TreeExtensions

、、、RankingCatalogおよびデシジョン ツリー トレーナーとTransformsCatalog特徴付け子のインスタンスを作成するために使用されるRegressionCatalog拡張メソッドのMulticlassClassificationCatalogコレクション。 BinaryClassificationCatalog

VisionCatalog

ImageClassification トレーナー コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッド MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers のコレクション。

構造体

DataOperationsCatalog.TrainTestData

トレーニング セットとテスト セット用のデータセットのペア。

DataViewSchema.Column

このクラスでは、特定のスキーマ内の 1 つの列について説明します。

DataViewSchema.DetachedColumn

このクラスは、データ ビューの 1 つの列のスキーマを表し、特定 DataViewSchemaの列には添付しません。

SchemaShape.Column

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

インターフェイス

ICanSaveModel

リポジトリにモデルを保存する場合。 実装するICanSaveModelクラスでは、.Save(ModelSaveContext) 基底クラスから継承する ICanSaveModel クラスは、基底クラスで呼び出された Save(ModelSaveContext) 関数が存在する場合は上書きする必要があります。

IDataLoader<TSource>

"データ ローダー" は、特定の種類の入力を受け取り、それを IDataView.

IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>

時には私たちは、"フィット"する必要があります IDataLoader<TSource>. DataLoader エスティメーターは、それを実行するオブジェクトです。

IDataView

クエリ演算子 (変換) の入力と出力。 これは、LINQ に匹敵する IEnumerable<T> 基本的なデータ パイプラインの種類です。

IEstimator<TTransformer>

エスティメーター (Spark 用語) は、"トレーニングされていないトランスフォーマー" です。 トランスフォーマーを製造するには、データに "フィット" する必要があります。 また、トランスフォーマーのように"スキーマ伝達"を提供しますが、代わりにDataViewSchema.SchemaShape

IPredictionTransformer<TModel>

フィールドに基づいてデータを変換できるすべてのトランスフォーマーの Microsoft.ML.IPredictor インターフェイス。 このインターフェイスの実装には、特徴列がないか、複数の特徴列があり、ML.Net トランフォーマーのほとんどが実装する機能列を実装 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>することはできません。

ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

ISingleFeaturePredictionTransformer には、FeatureColumnType名前とその型がFeatureColumnName含まれています。 このインターフェイスの実装では、入力 IDataView のデータをスコア付けする機能があります。 Transform(IDataView)

ITransformer

トランスフォーマーは、データを変換するコンポーネントです。 また、"スキーマ伝達" をサポートして、"このスキーマを使用したデータは、変換後にどのように表示されますか?" という質問に答えます。

列挙型

SchemaShape.Column.VectorKind

ML.NET のメイン名前空間。 アプリケーションと操作コンテキスト、トランスフォーマーとトレーナー カタログ、およびデータ ビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

代理人

ValueGetter<TValue>

値を取得するデリゲート型。 これは、データへのDataViewRowDataViewRowCursor効率的なアクセスに使用できます。