Microsoft.ML 네임스페이스

ML.NET 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

클래스

AnomalyDetectionCatalog	에서 MLContext 트레이너 및 계산기와 같은 변칙 검색 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers	에서 변칙 검색 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
BinaryClassificationCatalog	에서 MLContext 트레이너 및 보정기와 같은 이진 분류 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers	에서 MLContext 이진 분류 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog	에서 MLContext 이진 분류 보정기의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
BinaryLoaderSaverCatalog	고성능 이진 형식으로 개체를 저장하고 읽을 IDataView 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 DataOperationsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.
CategoricalCatalog	범주 변환기 구성 요소를 만들기 위한 TransformsCatalog.CategoricalTransforms 확장 메서드의 컬렉션입니다.
ClusteringCatalog	에서 트레이너와 같은 클러스터링 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
ClusteringCatalog.ClusteringTrainers	에서 MLContext 클러스터링 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
ConversionsCatalog	키의 인스턴스를 이진 벡터 매핑 변환기 구성 요소에 만드는 확장 메서드 TransformsCatalog 컬렉션
ConversionsExtensionsCatalog	데이터 변환 및 매핑 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.
CustomMappingCatalog	사용자 정의 일대일 행 매핑 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드를 포함하는 클래스입니다.
DatabaseLoaderCatalog	데이터베이스에서 읽을 의 확장 메서드 DataOperationsCatalog 컬렉션입니다.
DataLoaderExtensions	하나 이상의 파일에서 데이터를 로드하는 데 사용되는 클래스입니다.
DataOperationsCatalog	데이터에서 작동하지만 모델 학습 파이프라인의 일부가 아닌 구성 요소를 만드는 데 사용되는 클래스입니다. 데이터를 로드, 저장, 캐시, 필터링, 순서 섞기 및 분할하는 구성 요소를 포함합니다.
DataViewRow	데이터의 논리적 행입니다. 또는 독립 실행형 행의 IDataView 행일 수 있습니다.
DataViewRowCursor	의 행을 통해 커서를 지정하는 데 사용되는 클래스입니다 IDataView.
DataViewSchema	또는 의 스키마를 IDataViewDataViewRow나타냅니다. 스키마는 의 DataViewSchema.Column컬렉션입니다.
DataViewSchema.Annotations	하나의 DataViewSchema.Column스키마 주석입니다.
DataViewSchema.Annotations.Builder	를 빌드하는 작업을 포함하는 클래스입니다 DataViewSchema.Annotations.
DataViewSchema.Builder	를 빌드하는 작업을 포함하는 클래스입니다 DataViewSchema.
DebuggerExtensions	디버깅을 위해 미리 보기 개체의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 클래스입니다. 참고: 이 클래스와 모든 메서드는 프로덕션 코드가 아닌 디버깅에만 사용해야 합니다.
ExplainabilityCatalog	모델 설명 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.
ExpressionCatalog	ML.NET 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.
ExtensionBaseAttribute	확장성을 위해 사용되는 모든 특성에 대한 기본 특성 형식입니다.
ExtensionsCatalog	누락된 값 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.
FactorizationMachineExtensions	필드 인식 팩터리화 트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 BinaryClassificationCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.
FeatureSelectionCatalog	기능 선택 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.
ForecastingCatalog	에서 예측 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
ForecastingCatalog.Forecasters	에서 예측 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
ImageEstimatorsCatalog	이미지 처리 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.
InputOutputColumnPair	여러 열에서 작동하는 변환기 구성 요소의 입력 및 출력 열 이름을 지정합니다.
KernelExpansionCatalog	커널 메서드 기능 엔지니어링 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.
KMeansClusteringExtensions	KMeans 트레이너의 인스턴스를 만드는 에 대한 ClusteringCatalog.ClusteringTrainers 확장 메서드 컬렉션입니다.
LearningPipelineExtensions	예측 도구 및 변환기 파이프라인의 체인을 허용하는 확장 메서드입니다.
LightGbmExtensions	, , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersRankingCatalog.RankingTrainers및 MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 카탈로그에 RegressionCatalog.RegressionTrainers대한 확장 메서드의 컬렉션입니다.
LoggingEventArgs	Log 이벤트에 대한 데이터를 제공합니다.
MklComponentsCatalog	MKL(Math Kernel Library) 트레이너를 TransformsCatalog 만들고 구성 요소를 변환하기 위한 , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers및 에 대한 RegressionCatalog.RegressionTrainers확장 메서드의 컬렉션입니다.
MLContext	모든 ML.NET 작업에 대한 공통 컨텍스트입니다. 사용자가 인스턴스화한 후에는 데이터 준비, 기능 엔지니어링, 학습, 예측 및 모델 평가를 위한 구성 요소를 만드는 방법을 제공합니다. 또한 로깅, 실행 제어 및 반복 가능한 난수를 설정하는 기능도 허용합니다.
ModelOperationsCatalog	에서 학습된 MLContext 모델을 저장하고 로드하는 데 사용되는 클래스입니다.
ModelSaveContext	의 구현자에 ICanSaveModel대한 리포지토리에 모델을 저장하기 위한 편리한 컨텍스트 개체입니다.
MulticlassClassificationCatalog	에서 MLContext 트레이너와 같은 다중 클래스 분류 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers	에서 다중 클래스 분류 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
NormalizationCatalog	숫자 정규화 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.
OnnxCatalog	ML.NET 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.
PcaCatalog	, 및 TransformsCatalog 카탈로그에서 AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainersPCA(주 구성 요소 분석) 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 확장 메서드의 컬렉션입니다.
PermutationFeatureImportanceExtensions	, , BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalog및 RankingCatalog 에서 순열 기능 중요도 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 RegressionCatalog확장 메서드의 컬렉션입니다.
PredictionEngine<TSrc,TDst>	이전에 학습된 모델(및 이전 변환 파이프라인)에서 단일 예측을 만들기 위한 클래스입니다.
PredictionEngineBase<TSrc,TDst>	이전에 학습된 모델(및 이전 변환 파이프라인)에서 단일 예측을 만들기 위한 기본 클래스입니다.
PredictionEngineOptions	에 대한 옵션 PredictionEngine<TSrc,TDst>
RankingCatalog	에서 MLContext 트레이너 및 계산기와 같은 순위 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
RankingCatalog.RankingTrainers	에서 순위 강사의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
RegressionCatalog	에서 MLContext 트레이너 및 계산기와 같은 회귀 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
RegressionCatalog.RegressionTrainers	에서 회귀 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
SchemaShape	들어오는 스키마에 대한 '요구 사항' 집합과 나가는 스키마의 'promise' 집합입니다. 이는 열의 하위 집합일 뿐이며 벡터 및 키에 대해 정확한 DataViewType를 지정하지 않기 때문에 적절한 DataViewSchema보다 더 편안합니다.
StandardTrainersCatalog	트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만드는 , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers및 MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 에 대한 RegressionCatalog.RegressionTrainers확장 메서드의 컬렉션입니다.
TensorflowCatalog	는 TensorFlowTransformer 다음 두 가지 시나리오에서 사용됩니다. 미리 학습된 TensorFlow 모델을 사용한 채점: 이 모드에서 변환은 미리 학습된 Tensorflow 모델에서 숨겨진 레이어의 값을 추출하고 출력을 ML.Net 파이프라인의 기능으로 사용합니다. TensorFlow 모델 재학습: 이 모드에서 변환은 ML.Net 파이프라인을 통해 전달된 사용자 데이터를 사용하여 TensorFlow 모델을 다시 학습시킵니다. 모델이 학습되면 출력을 채점 기능으로 사용할 수 있습니다.
TextCatalog	의 확장 메서드 컬렉션입니다 TransformsCatalog.
TextLoaderSaverCatalog	csv 및 tsv와 같은 구분된 텍스트 파일에서 읽을 의 확장 메서드 DataOperationsCatalog 컬렉션입니다.
TimeSeriesCatalog	ML.NET 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.
TrainCatalogBase	트레이너 카탈로그의 기본 클래스입니다.
TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase	의 Microsoft.ML.TrainContext 서브클래스는 작은 "확장 메서드" 후크 가능한 개체(예: Trainers)를 제공합니다. 사용자 코드는 확장 메서드를 호출하여 이러한 개체와만 상호 작용합니다. 실제 구성 요소 코드는 이 개체(예: 환경)에서 더 많은 "숨겨진" 정보를 가져오기 위해 작동 Microsoft.ML.Data.CatalogUtils 할 수 있습니다.
TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>	교차 유효성 검사를 실행한 결과입니다.
TrainerInfo	트레이너의 특징. 각 트레이너의 Info 속성을 통해 노출됩니다.
TransformExtensionsCatalog	열을 조작하는 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.
TransformsCatalog	에서 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
TransformsCatalog.CategoricalTransforms	에서 범주 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
TransformsCatalog.ConversionTransforms	에서 MLContext 형식 변환 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms	에서 기능 선택 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.
TransformsCatalog.TextTransforms	에서 MLContext 텍스트 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.
TreeExtensions	, , BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogRankingCatalog및 에서 의사 결정 트리 트레이너 및 TransformsCatalog 기능화기의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 RegressionCatalog확장 메서드의 컬렉션입니다.
VisionCatalog	ImageClassification 트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 확장 메서드 컬렉션입니다.

구조체

DataOperationsCatalog.TrainTestData	학습 및 테스트 집합에 대한 데이터 세트 쌍입니다.
DataViewSchema.Column	이 클래스는 특정 스키마의 한 열을 설명합니다.
DataViewSchema.DetachedColumn	이 클래스는 특정 DataViewSchema에 대한 첨부 파일 없이 데이터 뷰의 한 열에 대한 스키마를 나타냅니다.
SchemaShape.Column	ML.NET 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

인터페이스

ICanSaveModel	리포지토리에 모델을 저장합니다. 를 구현하는 ICanSaveModel 클래스는 의 Save(ModelSaveContext)명시적 구현을 수행해야 합니다. 기본 클래스에서 상속되는 ICanSaveModel 클래스는 기본 클래스가 있는 경우 해당 기본 클래스에서 호출한 Save(ModelSaveContext) 함수를 덮어써야 합니다.
IDataLoader<TSource>	'데이터 로더'는 특정 종류의 입력을 사용하여 로 IDataView바꿉니다.
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>	경우에 따라 를 '적합' IDataLoader<TSource>해야 합니다. DataLoader 예측 도구는 이를 수행하는 개체입니다.
IDataView	쿼리 연산자(변환)의 입력 및 출력입니다. LINQ와 비교할 수 있는 IEnumerable<T> 기본 데이터 파이프라인 형식입니다.
IEstimator<TTransformer>	추정기(Spark 용어)는 '학습되지 않은 변환기'입니다. 변환기를 제조하려면 데이터에 '적합'해야 합니다. 또한 변환기처럼 '스키마 전파'를 제공하지만 대신 를 통해 SchemaShapeDataViewSchema제공됩니다.
IPredictionTransformer<TModel>	필드를 기반으로 데이터를 변환할 수 있는 모든 변환기에 대한 인터페이스입니다 Microsoft.ML.IPredictor . 이 인터페이스의 구현에는 기능 열이 없거나 둘 이상의 기능 열이 있으며 대부분의 ML.Net tranformer가 구현하는 를 구현 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>할 수 없습니다.
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>	ISingleFeaturePredictionTransformer에는 및 형식FeatureColumnType의 FeatureColumnName 이름이 포함됩니다. 이 인터페이스의 구현을 통해 입력 IDataView 의 데이터를 채점할 수 있습니다. Transform(IDataView)
ITransformer	변환기는 데이터를 변환하는 구성 요소입니다. 또한 '스키마 전파'를 지원하여 '이 스키마를 사용하여 데이터를 변환한 후 어떻게 표시할 것인가?'라는 질문에 대답합니다.

열거형

SchemaShape.Column.VectorKind

ML.NET 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

대리자

ValueGetter<TValue>

값을 가져오는 대리자 형식입니다. 또는 DataViewRowCursor의 DataViewRow 데이터에 효율적으로 액세스하는 데 사용할 수 있습니다.