Microsoft.ML.Data Przestrzeń nazw

Przestrzeń nazw zawierająca ładowanie i zapisywanie danych, definicje schematu danych i składniki metryk trenowania modelu.

Klasy

AnomalyDetectionMetrics	Wyniki oceny wykrywania anomalii (algorytm uczenia nienadzorowanego).
AnomalyPredictionTransformer<TModel>	Klasa bazowa ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> do pracy nad zadaniami wykrywania anomalii.
BinaryClassificationMetrics	Wyniki oceny dla klasyfikatorów binarnych z wyłączeniem metryk probabilistycznych.
BinaryClassificationMetricsStatistics	Klasa BinaryClassificationMetricsStatistics zawiera podsumowanie statystyk dotyczących wielu obserwacji obiektu BinaryClassificationMetrics.
BinaryPrecisionRecallDataPoint	Ta klasa reprezentuje jeden punkt danych na Precision-Recall krzywej klasyfikacji binarnej.
BinaryPredictionTransformer<TModel>	Klasa bazowa ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> do pracy nad zadaniami klasyfikacji binarnej.
BooleanDataViewType	Standardowy typ logiczny. Ma to typ Booleanreprezentacji . Należy pamiętać, że może to mieć tylko jedną możliwą wartość dostępną dla pojedynczej właściwości Instancestatycznej .
CalibratedBinaryClassificationMetrics	Wyniki oceny dla klasyfikatorów binarnych, w tym metryk probabilistycznych.
ClusteringMetrics	Metryki wygenerowane po ocenie prognoz klastrowania.
ClusteringPredictionTransformer<TModel>	Klasa bazowa ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> do pracy nad zadaniami klastrowania.
ColumnConcatenatingTransformer	ITransformer wynikowe dopasowanie obiektu ColumnConcatenatingEstimator.
ColumnCursorExtensions	Metody rozszerzeń, które umożliwiają wyodrębnianie wartości pojedynczej kolumny obiektu IDataView jako IEnumerable<T>.
ColumnNameAttribute	Umożliwia członkowi bezpośrednie określenie IDataView nazwy kolumny, w przeciwieństwie do domyślnego zachowania używania nazwy elementu członkowskiego jako nazwy kolumny.
CompositeDataLoader<TSource,TLastTransformer>	Ta klasa reprezentuje moduł ładujący dane, który stosuje łańcuch przekształcania po załadowaniu. Zawiera również metody zapisywania się w repozytorium.
CompositeLoaderEstimator<TSource,TLastTransformer>	Klasa narzędzia do szacowania dla modułu ładującego dane złożone. Może służyć do tworzenia "trenowanego inteligentnego modułu ładującego dane", chociaż ten wzorzec nie jest bardzo powszechny.
ConfusionMatrix	Reprezentuje macierz pomyłek wyników klasyfikacji.
DatabaseLoader	Przestrzeń nazw zawierająca ładowanie i zapisywanie danych, definicje schematu danych i składniki metryk trenowania modelu.
DatabaseLoader.Column	Opisuje sposób mapowania kolumny wejściowej na kolumnę IDataView .
DatabaseLoader.Options	Ustawienia dla DatabaseLoader
DatabaseLoader.Range	Określa zakres indeksów lub nazw kolumn wejściowych, które powinny być mapowane na kolumnę wyjściową.
DatabaseSource	Uwidacznia dane wymagane do otwarcia bazy danych do odczytu.
DataDebuggerPreview	Ta klasa reprezentuje chętny "podgląd" elementu IDataView.
DataDebuggerPreview.ColumnInfo	Przestrzeń nazw zawierająca ładowanie i zapisywanie danych, definicje schematu danych i składniki metryk trenowania modelu.
DataDebuggerPreview.RowInfo	Przestrzeń nazw zawierająca ładowanie i zapisywanie danych, definicje schematu danych i składniki metryk trenowania modelu.
DataViewType	Jest to abstrakcyjna klasa bazowa dla wszystkich typów w IDataView systemie typów.
DataViewTypeAttribute	DataViewTypeAttribute należy użyć do dekorowania właściwości klasy i pól, jeśli wystąpienia tej klasy zostaną załadowane jako ML.NET IDataView. Funkcja Register() zostanie wywołana w celu zarejestrowania DataViewType elementu dla elementu Type za pomocą funkcji Attribute. Za każdym razem, gdy wartość wpisana do zarejestrowanego Type i jego Attributewartości, typ tej wartości (tj. ) Typew IDataView obiekcie będzie skojarzony .DataViewType
DataViewTypeManager	Pojedyncza klasa do zarządzania mapą między ML.NET DataViewType i C# Type. Aby obsługiwać typ kolumny niestandardowej w programie IDataView, typ podstawowy kolumny (np. typ klasy C#) powinien być zarejestrowany przy użyciu klasy pochodzącej z DataViewTypeklasy .
DateTimeDataViewType	Standardowy typ daty/godziny. Ma to typ DateTimereprezentacji . Należy pamiętać, że może to mieć tylko jedną możliwą wartość dostępną dla pojedynczej właściwości Instancestatycznej .
DateTimeOffsetDataViewType	Standardowy typ przesunięcia daty/godziny. Ma to typ DateTimeOffsetreprezentacji . Należy pamiętać, że może to mieć tylko jedną możliwą wartość dostępną dla pojedynczej właściwości Instancestatycznej .
EstimatorChain<TLastTransformer>	Reprezentuje łańcuch (potencjalnie pusty) narzędzi do szacowania, które kończą się elementem TLastTransformer. Jeśli łańcuch jest pusty, TLastTransformer zawsze ITransformerma wartość .
FileHandleSource	Opakowuje IFileHandle element jako element IMultiStreamSource.
ImageLoadingEstimator	IEstimator<TTransformer>dla .ImageLoadingTransformer
ImageLoadingTransformer	ITransformer wynikowe dopasowanie obiektu ImageLoadingEstimator.
KeyCount	Definiuje kardynalność lub liczbę prawidłowych wartości KeyDataViewType kolumny. Musi to być ściśle pozytywne. Jest on używany przez TextLoader i TypeConvertingEstimator.
KeyDataViewType	Typ reprezentujący wartości kategorii lub wyliczane, najczęściej używany dla wartości etykiet w modelach klasyfikacji wieloklasowej.
KeyTypeAttribute	Zezwól na oznaczenie elementu członkowskiego jako .KeyDataViewType
LoadColumnAttribute	Zezwalaj członkowi na określanie mapowania na pola w pliku tekstowym. Aby zastąpić nazwę kolumny IDataView , użyj polecenia ColumnNameAttribute.
LoadColumnNameAttribute	Zezwalaj członkowi na określanie mapowania na pola w bazie danych. Aby zastąpić nazwę kolumny IDataView , użyj polecenia ColumnNameAttribute.
MetricStatistics	Klasa MetricsStatistics oblicza podsumowanie statystyk dotyczących wielu obserwacji metryki.
MLImage	Udostępniaj interfejsy na potrzeby operacji tworzenia obrazów.
MulticlassClassificationMetrics	Wyniki oceny dla wieloklasowych trenerów klasyfikacji.
MulticlassClassificationMetricsStatistics	Klasa MulticlassClassificationMetricsStatistics zawiera podsumowanie statystyk dotyczących wielu obserwacji obiektu MulticlassClassificationMetrics.
MulticlassPredictionTransformer<TModel>	Klasa bazowa ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> do pracy nad zadaniami klasyfikacji wieloklasowej.
MultiFileSource	Opakowuje potencjalnie złożoną ścieżkę jako IMultiStreamSource.
NoColumnAttribute	Oznacz ten element członkowski jako niewyświetlany jako kolumnę IDataView w elemencie DataViewSchema.
NumberDataViewType	Typ numeru standardowego. Ta klasa nie jest bezpośrednio dostępna do utworzenia wystąpienia. Wszystkie dozwolone wystąpienia tego typu są pojedyncze i są dostępne jako właściwości statyczne w tej klasie.
OneToOneTransformerBase	Klasa bazowa dla transformatora, która działa na parach kolumn wejściowych i wyjściowych.
PredictionTransformerBase<TModel>	Klasa bazowa dla transformatorów bez kolumny funkcji lub więcej niż jednej kolumny funkcji.
PrimitiveDataViewType	Abstrakcyjna klasa bazowa dla wszystkich typów pierwotnych. Wartości tych typów można swobodnie kopiować bez obaw o własność, mutację lub dysponowanie.
RankingEvaluatorOptions	Opcje kontrolowania danych wyjściowych elementu RankingEvaluator
RankingMetrics	Wyniki oceny dla rangatorów.
RankingMetricsStatistics	Klasa RankingMetricsStatistics zawiera podsumowanie statystyk dotyczących wielu obserwacji obiektu RankingMetrics.
RankingPredictionTransformer<TModel>	Klasa bazowa ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> do pracy nad zadaniami klasyfikacji.
RegressionMetrics	Algorytmy regresji wyników oceny (algorytm uczenia nadzorowanych).
RegressionMetricsStatistics	Klasa RegressionMetricsStatistics zawiera podsumowanie statystyk dotyczących wielu obserwacji obiektu RegressionMetrics.
RegressionPredictionTransformer<TModel>	Klasa bazowa ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> do pracy nad zadaniami regresji.
RowIdDataViewType	Typ RowIdDataViewType . Ma to typ DataViewRowIdreprezentacji . Należy pamiętać, że może to mieć tylko jedną możliwą wartość dostępną dla pojedynczej właściwości Instancestatycznej .
RowToRowTransformerBase	Klasa bazowa transformatora tworząca nowe kolumny, ale nie ma wpływu na istniejące.
SchemaAnnotationsExtensions	Metody rozszerzeń ułatwiające łatwe korzystanie z popularnej zawartości elementu Annotations.
SchemaDefinition	Ta klasa definiuje schemat typizowanego widoku danych.
SchemaDefinition.Column	Jedna kolumna widoku danych.
SimpleFileHandle	Prosty uchwyt na plikach oparty na dysku.
SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>	Klasa bazowa dla wszystkich transformatorów implementowania klasy ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>. Są to wszystkie transformatory, które działają z jedną kolumną funkcji.
StructuredDataViewType	Abstrakcyjna klasa bazowa dla wszystkich typów nietypowych.
SvmLightLoader	To próbuje odczytać dane w formacie zbliżonym do formatu SVM-light. Celem jest to, że większość danych sformatowanych w formacie SVM powinna być interpretowana przez ten moduł ładujący.
SvmLightLoaderSaverCatalog	Przestrzeń nazw zawierająca ładowanie i zapisywanie danych, definicje schematu danych i składniki metryk trenowania modelu.
TextDataViewType	Standardowy typ tekstu. Ma to typ reprezentacji typu ReadOnlyMemory<T> z parametrem Chartypu . Należy pamiętać, że może to mieć tylko jedną możliwą wartość dostępną dla pojedynczej właściwości Instancestatycznej .
TextLoader	Ładuje plik tekstowy do widoku IDataView. Obsługuje podstawowe mapowanie z kolumn wejściowych na IDataView kolumny.
TextLoader.Column	Opisuje sposób mapowania kolumny wejściowej na kolumnę IDataView .
TextLoader.Options	Ustawienia dla TextLoader
TextLoader.Range	Określa zakres indeksów kolumn wejściowych, które powinny być mapowane na kolumnę wyjściową.
TimeSpanDataViewType	Standardowy typ przedziału czasu. Ma to typ TimeSpanreprezentacji . Należy pamiętać, że może to mieć tylko jedną możliwą wartość dostępną dla pojedynczej właściwości Instancestatycznej .
TransformerChain<TLastTransformer>	Łańcuch transformatorów (prawdopodobnie pusty), który kończy się ciągiem TLastTransformer. W przypadku pustego łańcucha TLastTransformer wartość to zawsze ITransformer.
TrivialEstimator<TTransformer>	Trywialna implementacja tej IEstimator<TTransformer> funkcji ma już transformator i zwraca go przy każdym wywołaniu metody Fit(IDataView). Konkretne implementacje nadal muszą zapewnić mechanizm propagacji schematu, ponieważ nie ma łatwego sposobu wnioskowania go z transformatora.
VBufferEditor	Różne metody tworzenia VBufferEditor<T> wystąpień.
VectorDataViewType	Typ wektora standardowego. Typ reprezentacji to VBuffer<T>, gdzie parametr typu znajduje się w elemecie ItemType.
VectorTypeAttribute	Umożliwia oznaczenie elementu członkowskiego jako VectorDataViewTypeelementu , co pozwala przede wszystkim ustawić wymiarowość wynikowej tablicy.

Struktury

DataViewRowId	Struktura służąca jako identyfikator wiersza .IDataView W przypadku zestawów danych z milionami rekordów identyfikatory te muszą być unikatowe, dlatego potrzeba przechowywania wartości przez tak dużą strukturę. Te identyfikatory pochodzą z innych identyfikatorów poprzednich składników potoków i dzielenia struktury w dwóch: wysokiej kolejności i niskiej kolejności bitów oraz jeszcze bardziej zmniejsza zmiany tych kolizji.
VBuffer<T>	Bufor obsługujący zarówno reprezentacje gęste, jak i rozrzedczone. Jest to typ reprezentacji dla wszystkich VectorDataViewType wystąpień. Jawnie zdefiniowane wartości tego wektora są uwidocznione za pomocą metod GetValues() i, jeśli nie są gęste, GetIndices().
VBufferEditor<T>	Obiekt zdolny do edycji VBuffer<T> obiektu przez wypełnienie Values (i Indices jeśli bufor nie jest gęsty).

Interfejsy

IFileHandle	Dojście do pliku.
IMultiStreamSource	Interfejs do uwidaczniania niektórych elementów, które można otworzyć do odczytu.
IRowToRowMapper	Ten interfejs mapuje dane wejściowe DataViewRow na dane wyjściowe DataViewRow. Zazwyczaj dane wyjściowe zawierają zarówno kolumny wejściowe, jak i nowe kolumny dodane przez klasę implementowania, chociaż niektóre implementacje mogą zwracać podzbiór kolumn wejściowych. Ten interfejs jest podobny do Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper, z wyjątkiem nie ma żadnych mapowań ról wejściowych, więc aby ponownie połączyć, należy użyć tych samych nazw kolumn wejściowych. Implementacje tego interfejsu są zwykle tworzone za pośrednictwem zdefiniowanych danych wejściowych DataViewSchema.

Wyliczenia

DataKind	Określa prosty typ danych.
MLPixelFormat	Określa format danych kolorów dla każdego piksela na obrazie.
SchemaDefinition.Direction	Przestrzeń nazw zawierająca ładowanie i zapisywanie danych, definicje schematu danych i składniki metryk trenowania modelu.
TransformerScope	To wyliczenie umożliwia "tagowanie" narzędzia do szacowania (a następnie transformatorów) w łańcuchu do użycia "tylko do trenowania", "do trenowania i oceny" itp. Najbardziej godnym uwagi przykładem jest to, że przekształcenia w kolumnie etykiety nie powinny być używane do oceniania, więc zakres powinien mieć Training wartość lub TrainTest.