Microsoft.ML Przestrzeń nazw

Główna przestrzeń nazw dla ML.NET. Zawiera konteksty aplikacji i operacji, wykazy przekształcania i trenera oraz składniki przetwarzania widoku danych.

Klasy

AnomalyDetectionCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników wykrywania anomalii, takich jak trenerzy i ewaluatorzy.
AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień trenerów wykrywania anomalii.
BinaryClassificationCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień binarnych składników klasyfikacji, takich jak trenerzy i kalibratory.
BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień binarnych trenerów klasyfikacji.
BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień binarnych kalibratorów klasyfikacji.
BinaryLoaderSaverCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do DataOperationsCatalog tworzenia wystąpień składników do zapisywania i odczytywania IDataView obiektów do i z formatu binarnego o wysokiej wydajności.
CategoricalCatalog	Kolekcja metod rozszerzeń do TransformsCatalog.CategoricalTransforms tworzenia składników transformatora podzielonego na kategorie.
ClusteringCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników klastrowania, takich jak trenerzy.
ClusteringCatalog.ClusteringTrainers	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień trenerów klastrowania.
ConversionsCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień klucza do składników przekształcania wektorów binarnych
ConversionsExtensionsCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień konwersji danych i mapowania składników przekształcania.
CustomMappingCatalog	Klasa zawierająca metodę rozszerzenia umożliwiającą TransformsCatalog tworzenie wystąpień składników przekształcania mapowania wierszy zdefiniowanych przez użytkownika.
DatabaseLoaderCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do DataOperationsCatalog odczytu z baz danych.
DataLoaderExtensions	Klasa używana do ładowania danych z co najmniej jednego pliku.
DataOperationsCatalog	Klasa używana do tworzenia składników, które działają na danych, ale nie są częścią potoku trenowania modelu. Obejmuje składniki do ładowania, zapisywania, zapisywania, pamięci podręcznej, filtrowania, mieszania i dzielenia danych.
DataViewRow	Logiczny wiersz danych. Może być wierszem IDataView wiersza autonomicznego lub autonomicznego.
DataViewRowCursor	Klasa używana do kursora przez wiersze elementu IDataView.
DataViewSchema	Reprezentuje schemat obiektu IDataView lub .DataViewRow Schemat jest kolekcją .DataViewSchema.Column
DataViewSchema.Annotations	Adnotacje schematu jednego DataViewSchema.Columnelementu .
DataViewSchema.Annotations.Builder	Klasa zawierająca operacje do skompilowania elementu DataViewSchema.Annotations.
DataViewSchema.Builder	Klasa zawierająca operacje do skompilowania obiektu DataViewSchema.
DebuggerExtensions	Klasa używana do tworzenia wystąpień obiektów w wersji zapoznawczej na potrzeby debugowania. Uwaga: ta klasa i wszystkie metody powinny być używane tylko do debugowania, a nie w kodzie produkcyjnym.
ExplainabilityCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień składników objaśnienia modelu.
ExpressionCatalog	Główna przestrzeń nazw dla ML.NET. Zawiera konteksty aplikacji i operacji, wykazy przekształcania i trenera oraz składniki przetwarzania widoku danych.
ExtensionBaseAttribute	Typ atrybutu podstawowego dla wszystkich atrybutów używanych do celów rozszerzalności.
ExtensionsCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień brakujących składników przekształcania wartości.
FactorizationMachineExtensions	Kolekcja metod rozszerzeń dla klasy BinaryClassificationCatalog , aby utworzyć wystąpienia składników trenera faktoryzacji rozpoznawania pól.
FeatureSelectionCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień składników przekształcania wyboru funkcji.
ForecastingCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników prognozowania.
ForecastingCatalog.Forecasters	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień trenerów prognozowania.
ImageEstimatorsCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień składników przekształcania przetwarzania obrazów.
InputOutputColumnPair	Określa nazwy kolumn wejściowych i wyjściowych dla składników przekształcania, które działają na wielu kolumnach.
KernelExpansionCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień składników przekształcania cech metody jądra.
KMeansClusteringExtensions	Kolekcja metod rozszerzenia do ClusteringCatalog.ClusteringTrainers tworzenia wystąpień trenerów KMeans.
LearningPipelineExtensions	Metody rozszerzeń, które umożliwiają łączenie łańcuchów potoków narzędzia do szacowania i transformatora.
LightGbmExtensions	Kolekcja metod rozszerzeń dla RegressionCatalog.RegressionTrainerskatalogów , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersi MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers .
LoggingEventArgs	Udostępnia dane dla zdarzenia Log.
MklComponentsCatalog	Kolekcja metod rozszerzeń dla RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersi TransformsCatalog do tworzenia mKL (biblioteki jądra matematycznego) trenera i przekształcania składników.
MLContext	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.
ModelOperationsCatalog	Klasa używana przez MLContext program do zapisywania i ładowania wytrenowanych modeli.
ModelSaveContext	Obiekt kontekstu wygody do zapisywania modeli w repozytorium dla implementatorów programu ICanSaveModel.
MulticlassClassificationCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników klasyfikacji wieloklasowej, takich jak trenerzy.
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień wieloklasowych trenerów klasyfikacji.
NormalizationCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień składników normalizacji liczbowej.
OnnxCatalog	Główna przestrzeń nazw dla ML.NET. Zawiera konteksty aplikacji i operacji, wykazy przekształcania i trenera oraz składniki przetwarzania widoku danych.
PcaCatalog	Kolekcja metod rozszerzeń używanych przez AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainerskatalogi i TransformsCatalog do tworzenia wystąpień składników analizy głównych składników (PCA).
PermutationFeatureImportanceExtensions	Kolekcja metod rozszerzeń używanych przez RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogi RankingCatalog do tworzenia wystąpień składników ważności funkcji permutacji.
PredictionEngine<TSrc,TDst>	Klasa do tworzenia pojedynczych przewidywań dla wcześniej wytrenowanego modelu (i poprzedniego potoku przekształcania).
PredictionEngineBase<TSrc,TDst>	Klasa bazowa do tworzenia pojedynczych przewidywań na wcześniej wytrenowanym modelu (i poprzedniego potoku przekształcania).
PredictionEngineOptions	Opcje dla PredictionEngine<TSrc,TDst>
RankingCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników klasyfikacji, takich jak trenerzy i ewaluatorzy.
RankingCatalog.RankingTrainers	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień trenerów klasyfikacji.
RegressionCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników regresji, takich jak trenerzy i ewaluatorzy.
RegressionCatalog.RegressionTrainers	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień trenerów regresji.
SchemaShape	Zestaw wymagań dla schematu przychodzącego, a także zestaw "obietnic" schematu wychodzącego. Jest to bardziej zrelaksowane niż właściwe DataViewSchema, ponieważ jest to tylko podzbiór kolumn, a także ponieważ nie określa dokładnych DataViewTypewartości dla wektorów i kluczy.
StandardTrainersCatalog	Kolekcja metod rozszerzeń dla RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersi MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers do tworzenia wystąpień składników trenera.
TensorflowCatalog	Element TensorFlowTransformer jest używany w następujących dwóch scenariuszach. Ocenianie przy użyciu wstępnie wytrenowanego modelu TensorFlow : w tym trybie transformacja wyodrębnia wartości ukrytych warstw z wstępnie wytrenowanego modelu Tensorflow i używa danych wyjściowych jako funkcji w potoku ML.Net. Ponowne trenowanie modelu TensorFlow : w tym trybie przekształcenie ponownie szkoli model TensorFlow przy użyciu danych użytkownika przekazywanych przez potok ML.Net. Po wytrenowanym modelu dane wyjściowe mogą być używane jako funkcje do oceniania.
TextCatalog	Kolekcja metod rozszerzeń dla klasy TransformsCatalog.
TextLoaderSaverCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do DataOperationsCatalog odczytu z rozdzielonych plików tekstowych, takich jak csv i tsv.
TimeSeriesCatalog	Główna przestrzeń nazw dla ML.NET. Zawiera konteksty aplikacji i operacji, wykazy przekształcania i trenera oraz składniki przetwarzania widoku danych.
TrainCatalogBase	Klasa bazowa dla katalogów trenerów.
TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase	Podklasy klasy Microsoft.ML.TrainContext będą dostarczać małe obiekty przyłączalne "metoda rozszerzenia" (na przykład coś takiego jak Trainers). Kod użytkownika będzie wchodzić w interakcje tylko z tymi obiektami, wywołując metody rozszerzenia. Rzeczywisty kod składnika może pracować, Microsoft.ML.Data.CatalogUtils aby uzyskać więcej "ukrytych" informacji z tego obiektu, na przykład środowiska.
TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>	Wyniki uruchamiania krzyżowego sprawdzania poprawności.
TrainerInfo	Cechy trenera. Uwidoczniony za pośrednictwem właściwości Info każdego trenera.
TransformExtensionsCatalog	Kolekcja metod rozszerzenia do TransformsCatalog tworzenia wystąpień składników przekształcania, które manipulują kolumnami.
TransformsCatalog	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników przekształcania.
TransformsCatalog.CategoricalTransforms	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników przekształcania danych kategorii.
TransformsCatalog.ConversionTransforms	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników przekształcania danych konwersji typów.
TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników przekształcania wyboru funkcji.
TransformsCatalog.TextTransforms	Klasa używana przez MLContext program do tworzenia wystąpień składników przekształcania danych tekstowych.
TreeExtensions	Kolekcja metod rozszerzeń używanych przez RegressionCatalogmetody , , BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalog, RankingCatalogi TransformsCatalog do tworzenia wystąpień trenerów drzewa decyzyjnego i cechatorów.
VisionCatalog	Kolekcja metod rozszerzeń do MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers tworzenia wystąpień składników trenera klasy ImageClassification.

Struktury

DataOperationsCatalog.TrainTestData	Para zestawów danych dla zestawu treningowego i testowego.
DataViewSchema.Column	Ta klasa opisuje jedną kolumnę w określonym schemacie.
DataViewSchema.DetachedColumn	Ta klasa reprezentuje schemat jednej kolumny widoku danych bez załącznika do określonego DataViewSchemaelementu .
SchemaShape.Column	Główna przestrzeń nazw dla ML.NET. Zawiera konteksty aplikacji i operacji, wykazy przekształcania i trenera oraz składniki przetwarzania widoku danych.

Interfejsy

ICanSaveModel	Aby zapisać model w repozytorium. Implementowanie ICanSaveModel klas powinno wykonać jawną implementację elementu Save(ModelSaveContext). Klasy dziedziczone ICanSaveModel z klasy bazowej powinny zastąpić funkcję wywoływaną przez Save(ModelSaveContext) w tej klasie bazowej, jeśli istnieje.
IDataLoader<TSource>	Element "moduł ładujący dane" przyjmuje pewien rodzaj danych wejściowych i przekształca go w element IDataView.
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>	Czasami musimy "dopasować" element IDataLoader<TSource>. Narzędzie do szacowania elementu DataLoader to obiekt, który go wykonuje.
IDataView	Dane wejściowe i wyjściowe operatorów zapytań (Transforms). Jest to podstawowy typ potoku danych porównywalny z IEnumerable<T> typem LINQ.
IEstimator<TTransformer>	Narzędzie do szacowania (w terminologii platformy Spark) jest "nieprzetrenowanym transformatorem". Musi "zmieścić się" na danych, aby wyprodukować transformator. Zapewnia również "propagację schematu", jak robią transformatory, ale SchemaShape zamiast DataViewSchema.
IPredictionTransformer<TModel>	Interfejs dla wszystkich transformatorów, który może przekształcać dane na Microsoft.ML.IPredictor podstawie pola. Implementacje tego interfejsu nie mają kolumny funkcji lub mają więcej niż jedną kolumnę funkcji i nie mogą implementować ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>elementu , który większość ML.Net implementuje tranformator.
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>	Element ISingleFeaturePredictionTransformer zawiera nazwę FeatureColumnName i jego typ . FeatureColumnType Implementacje tego interfejsu mają możliwość oceniania danych wejściowych IDataView za pośrednictwem elementu Transform(IDataView)
ITransformer	Transformator jest składnikiem, który przekształca dane. Obsługuje również "propagację schematu", aby odpowiedzieć na pytanie "jak dane z tym schematem będą wyglądać, po jego przekształceniu?".

Wyliczenia

SchemaShape.Column.VectorKind

Główna przestrzeń nazw dla ML.NET. Zawiera konteksty aplikacji i operacji, wykazy przekształcania i trenera oraz składniki przetwarzania widoku danych.

Delegaci

ValueGetter<TValue>

Typ delegata, aby uzyskać wartość. Może to służyć do wydajnego dostępu do danych w obiekcie DataViewRow lub DataViewRowCursor.