Microsoft.ML.Transforms 네임스페이스

데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.

클래스

ApproximatedKernelMappingEstimator	벡터 열을 낮은 차원 기능 공간에 매핑합니다.
ApproximatedKernelTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 ApproximatedKernelMappingEstimator.
ColumnConcatenatingEstimator	하나 이상의 입력 열을 새 출력 열에 연결합니다.
ColumnCopyingEstimator	IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 ColumnCopyingTransformer.
ColumnCopyingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 ColumnCopyingEstimator.
ColumnSelectingEstimator	에서 선택한 열을 유지하거나 삭제합니다 IDataView.
ColumnSelectingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 ColumnSelectingEstimator.
CountFeatureSelectingEstimator	기본이 아닌 값의 개수가 임계값보다 크거나 같은 슬롯을 선택합니다.
CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>	지정된 입력 열에 사용자 지정 매핑 함수를 적용합니다. 결과는 출력 열에 있습니다.
CustomMappingFactory<TSrc,TDst>	사용자 지정 매핑 팩터리에 대한 기본 형식입니다.
CustomMappingFactoryAttributeAttribute	이 특성을 형식에 배치하여 사용자 지정 매핑 팩터리로 간주합니다.
CustomMappingTransformer<TSrc,TDst>	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>.
ExpressionEstimator	이 추정기는 입력 열 값에 사용자 제공 식(문자열로 지정됨)을 적용하여 새 출력 열 값을 생성합니다.
ExpressionTransformer	데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.
FeatureContributionCalculatingEstimator	에 대한 예측 도구입니다 FeatureContributionCalculatingTransformer. 각 입력 벡터의 점수에 대한 모델별 기능별 기여도를 계산합니다.
FeatureContributionCalculatingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 FeatureContributionCalculatingEstimator.
GaussianKernel	가우시안 커널입니다.
GlobalContrastNormalizingEstimator	전역 대비 정규화를 적용하는 입력 열의 벡터를 정규화(배율)합니다.
HashingEstimator	단일 값 열 또는 벡터 열을 해시하는 추정기 HashingTransformer입니다. 벡터 열의 경우 각 슬롯을 개별적으로 해싱합니다.
HashingEstimator.ColumnOptions	변환기가 하나의 열 쌍을 처리하는 방법을 설명합니다.
HashingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 HashingEstimator.
KernelBase	이 클래스는 에 의해 근사값을 계산해야 하는 커널을 ApproximatedKernelTransformer나타냅니다. .
KeyToBinaryVectorMappingEstimator	에 대한 예측 도구입니다 KeyToBinaryVectorMappingTransformer. 키 형식을 원래 값의 해당 이진 표현으로 변환합니다.
KeyToBinaryVectorMappingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 KeyToBinaryVectorMappingEstimator.
KeyToValueMappingEstimator	에 대한 예측 도구입니다 KeyToValueMappingTransformer. 키 형식을 원래 값으로 다시 변환합니다.
KeyToValueMappingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 KeyToValueMappingEstimator.
KeyToVectorMappingEstimator	에 대한 예측 도구입니다 KeyToVectorMappingTransformer. 키 값을 알려진 크기의 벡터 Single에 매핑합니다.
KeyToVectorMappingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 KeyToVectorMappingEstimator.
LaplacianKernel	Laplacian 커널입니다.
LpNormNormalizingEstimator	입력 열의 벡터를 단위 표준으로 정규화(배율)합니다. 사용되는 norm의 형식은 사용자가 지정할 수 있습니다.
LpNormNormalizingEstimatorBase	및 normalizer에 대한 LpNormNormalizingEstimatorGlobalContrastNormalizingEstimator 기본 추정기 클래스입니다.
LpNormNormalizingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 LpNormNormalizingEstimator 발생합니다 GlobalContrastNormalizingEstimator.
MissingValueIndicatorEstimator	IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 MissingValueIndicatorTransformer.
MissingValueIndicatorTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 MissingValueIndicatorEstimator.
MissingValueReplacingEstimator	IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 MissingValueReplacingTransformer.
MissingValueReplacingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 MissingValueReplacingEstimator.
MutualInformationFeatureSelectingEstimator	레이블 열(지정한 열의 값을 관찰하여 레이블에 대해 알아볼 수 있는 항목)을 사용하여 상호 정보로 정렬된 모든 지정된 열에서 상위 k 슬롯을 선택합니다.
NormalizingEstimator	IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 NormalizingTransformer.
NormalizingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 NormalizingEstimator.
NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>	아핀 정규화 변환에 의해 생성된 모델 매개 변수입니다.
NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>	단조롭게 증가하는 UpperBounds빈으로 데이터를 버킷타이징하여 생성된 모델 매개 변수입니다. 대부분의 경우 값은 Density bin에서 bin으로 상수입니다. ///
NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>	누적 분포 정규화 변환에 의해 생성된 모델 매개 변수입니다. 누적 밀도 함수는 피팅 중에 관찰된 대로 매개 변수화 Mean 됩니다 StandardDeviation .
NormalizingTransformer.NormalizerModelParametersBase	와 같은 NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>모든 데이터 정규화기 모델에 대한 기본 클래스입니다NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>.
OneHotEncodingEstimator	범주 값의 하나 이상의 입력 열을 하나의 핫 인코딩된 벡터의 많은 출력 열로 변환합니다.
OneHotEncodingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 OneHotEncodingEstimator.
OneHotHashEncodingEstimator	범주 값의 하나 이상의 입력 열을 해시 기반 원 핫 인코딩 벡터의 많은 출력 열로 변환합니다.
OneHotHashEncodingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 OneHotHashEncodingEstimator.
PrincipalComponentAnalysisTransformer	PCA는 하위 하위 영역에 기능 벡터의 프로젝션을 계산하는 차원 감소 변환입니다.
PrincipalComponentAnalyzer	PCA는 하위 하위 영역에 기능 벡터의 프로젝션을 계산하는 차원 감소 변환입니다.
StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>	지정된 입력 열에 사용자 지정 매핑 함수를 적용하고 커서당 상태를 허용합니다. 결과는 출력 열에 있습니다.
StatefulCustomMappingFactory<TSrc,TDst,TState>	상태 저장 사용자 지정 매핑 팩터리에 대한 기본 형식입니다.
StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>.
TensorFlowEstimator	다음 TensorFlowTransformer 두 가지 시나리오에서 사용됩니다. 미리 학습된 TensorFlow 모델을 사용한 채점: 이 모드에서 변환은 미리 학습된 Tensorflow 모델에서 숨겨진 레이어 값을 추출하고 출력을 ML.Net 파이프라인의 기능으로 사용합니다. TensorFlow 모델 재학습: 이 모드에서 변환은 ML.Net 파이프라인을 통해 전달된 사용자 데이터를 사용하여 TensorFlow 모델을 재학습합니다. 모델이 학습되면 출력을 점수 매기기 기능으로 사용할 수 있습니다.
TensorFlowModel	이 클래스는 TensorFlow 모델 및 세션과 관련된 정보를 보유합니다. 모델 스키마를 쿼리하고 개체를 만드는 TensorFlowEstimator 데 편리한 몇 가지 메서드를 제공합니다.
TensorFlowTransformer	ITransformer 을 선택합니다 TensorFlowEstimator.
TransformInputBase	모든 변환 입력에 대한 기본 클래스입니다.
TypeConvertingEstimator	에 대한 예측 도구입니다 TypeConvertingTransformer. 기본 입력 열 형식을 새 형식으로 변환합니다. 입력 및 출력 열 형식은 호환되어야 합니다. PrimitiveDataViewType
TypeConvertingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 TypeConvertingEstimator.
ValueMappingEstimator	입력 데이터의 값 쌍을 사용하여 키-값 맵을 만들기 위한 ValueMappingTransformer 예측 도구 PrimitiveDataViewType
ValueMappingEstimator<TKey,TValue>	입력 데이터의 값 쌍을 사용하여 키-값 맵을 만들기 위한 ValueMappingTransformer 예측 도구 PrimitiveDataViewType
ValueMappingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 ValueMappingEstimator.
ValueToKeyMappingEstimator	IEstimator<TTransformer> 을 선택합니다 ValueToKeyMappingTransformer. 범주 값 집합(예: 미국 주 약어)을 숫자 키 값(예: 1-50)으로 변환합니다. 숫자 키는 분류 알고리즘에서 직접 사용할 수 있습니다.
ValueToKeyMappingTransformer	ITransformer 을(를) 맞추기 때문에 발생합니다 ValueToKeyMappingEstimator.
VectorWhiteningEstimator	데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.
VectorWhiteningTransformer	데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.

인터페이스

IFunctionProvider

이 인터페이스를 사용하면 추가 함수를 사용하여 ExprTransform 언어를 확장할 수 있습니다.

열거형

ErrId	데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.
LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction	단위 표준 벡터의 종류는 크기가 다시 조정됩니다. 이 열거형은 serialize됩니다.
MissingValueReplacingEstimator.ReplacementMode	누락된 값을 바꿀 수 있는 방법입니다.
OneHotEncodingEstimator.OutputKind	데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.
ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality	출력 키의 순서를 제어합니다.
WhiteningKind	사용할 벡터 미백 기술입니다. ZCA 미백을 통해 미백된 변수와 원래 변수 간의 평균 공변이 최대화됩니다. 반면, PCA 미백은 제곱 공변으로 측정된 대로 최대로 압축된 미백된 변수로 이어져 있습니다.

대리자

SignatureFunctionProvider

데이터 변환 구성 요소가 포함된 네임스페이스입니다.