Microsoft.ML.Transforms Пространство имен

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

Классы

ApproximatedKernelMappingEstimator	Сопоставляет векторные столбцы с пространством признаков с низкими размерами.
ApproximatedKernelTransformer	ITransformer в результате установки ApproximatedKernelMappingEstimator.
ColumnConcatenatingEstimator	Объединяет один или несколько входных столбцов в новый выходной столбец.
ColumnCopyingEstimator	IEstimator<TTransformer> ColumnCopyingTransformerдля .
ColumnCopyingTransformer	ITransformerрезультатом установки .ColumnCopyingEstimator
ColumnSelectingEstimator	Сохраняет или удаляет выбранные столбцы из .IDataView
ColumnSelectingTransformer	ITransformer в результате установки ColumnSelectingEstimator.
CountFeatureSelectingEstimator	Выбирает слоты, для которых число значений не по умолчанию не меньше порогового значения.
CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>	Применяет пользовательскую функцию сопоставления к указанным входным столбцам. Результат будет находиться в выходных столбцах.
CustomMappingFactory<TSrc,TDst>	Базовый тип для настраиваемых фабрик сопоставления.
CustomMappingFactoryAttributeAttribute	Поместите этот атрибут в тип, чтобы он считался фабрикой пользовательских сопоставлений.
CustomMappingTransformer<TSrc,TDst>	ITransformer в результате установки CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>.
ExpressionEstimator	Этот оценщик применяет предоставленное пользователем выражение (указанное в виде строки) к входным значениям столбцов для создания новых значений выходного столбца.
ExpressionTransformer	Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .
FeatureContributionCalculatingEstimator	Оценщик для FeatureContributionCalculatingTransformer. Вычисляет вклад модели для каждого компонента в оценку каждого входного вектора.
FeatureContributionCalculatingTransformer	ITransformerрезультатом установки .FeatureContributionCalculatingEstimator
GaussianKernel	Ядро Gaussian.
GlobalContrastNormalizingEstimator	Нормализует (масштабы) в входном столбце, применяя нормализацию глобальной контрастности.
HashingEstimator	Оценщик, для HashingTransformerкоторого хэширует одиночные столбцы или векторные столбцы. Для векторных столбцов каждый слот хэшируется отдельно.
HashingEstimator.ColumnOptions	Описывает, как преобразователь обрабатывает одну пару столбцов.
HashingTransformer	ITransformerрезультатом установки .HashingEstimator
KernelBase	Этот класс указывает, какое ядро должно быть приблизительно с помощью ApproximatedKernelTransformer. .
KeyToBinaryVectorMappingEstimator	Оценщик для KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Преобразует типы ключей в соответствующее двоичное представление исходного значения.
KeyToBinaryVectorMappingTransformer	ITransformerрезультатом установки .KeyToBinaryVectorMappingEstimator
KeyToValueMappingEstimator	Оценщик для KeyToValueMappingTransformer. Преобразует типы ключей обратно в исходные значения.
KeyToValueMappingTransformer	ITransformerрезультатом установки .KeyToValueMappingEstimator
KeyToVectorMappingEstimator	Оценщик для KeyToVectorMappingTransformer. Сопоставляет значение ключа с вектором известного Singleразмера .
KeyToVectorMappingTransformer	ITransformerрезультатом установки .KeyToVectorMappingEstimator
LaplacianKernel	Ядро Laplacian.
LpNormNormalizingEstimator	Нормализует (масштабы) в входном столбце в норме единицы. Тип используемой нормы может быть указан пользователем.
LpNormNormalizingEstimatorBase	Базовый класс оценщика для LpNormNormalizingEstimator и GlobalContrastNormalizingEstimator нормализаторов.
LpNormNormalizingTransformer	ITransformer результатом установки LpNormNormalizingEstimator или GlobalContrastNormalizingEstimator.
MissingValueIndicatorEstimator	IEstimator<TTransformer> MissingValueIndicatorTransformerдля .
MissingValueIndicatorTransformer	ITransformerрезультатом установки .MissingValueIndicatorEstimator
MissingValueReplacingEstimator	IEstimator<TTransformer> MissingValueReplacingTransformerдля .
MissingValueReplacingTransformer	ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator
MutualInformationFeatureSelectingEstimator	Выбирает верхние слоты k для всех указанных столбцов, упорядоченных по их взаимной информации со столбцом меток (что можно узнать о метке, наблюдая за значением указанного столбца).
NormalizingEstimator	IEstimator<TTransformer> NormalizingTransformerдля .
NormalizingTransformer	ITransformer в результате установки NormalizingEstimator.
NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>	Параметры модели, создаваемые преобразованиями аффинной нормализации.
NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>	Параметры модели, созданные путем сегментирования данных в ячейки с монотонным увеличением UpperBounds. Значение Density является константой из ячейки в ячейку, в большинстве случаев. ///
NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>	Параметры модели, созданные преобразованиями нормализации интегрального распределения. Функция совокупной плотности параметризуется Mean и StandardDeviation наблюдается во время установки.
NormalizingTransformer.NormalizerModelParametersBase	Базовый класс для всех моделей нормализатора данных, таких как NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>, NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>, NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>.
OneHotEncodingEstimator	Преобразует один или несколько входных столбцов категориальных значений в столько выходных столбцов одно-горячих векторов.
OneHotEncodingTransformer	ITransformerрезультатом установки .OneHotEncodingEstimator
OneHotHashEncodingEstimator	Преобразует один или несколько входных столбцов категориальных значений в столько выходных столбцов векторов, основанных на хэш-кодировании.
OneHotHashEncodingTransformer	ITransformerрезультатом установки .OneHotHashEncodingEstimator
PrincipalComponentAnalysisTransformer	PCA — это преобразование уменьшения размерности, которое вычисляет проекцию вектора признаков на подпространстве с низким рангом.
PrincipalComponentAnalyzer	PCA — это преобразование уменьшения размерности, которое вычисляет проекцию вектора признаков на подпространстве с низким рангом.
StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>	Применяет настраиваемую функцию сопоставления к указанным входным столбцам, разрешая при этом состояние для каждого курсора. Результат будет находиться в выходных столбцах.
StatefulCustomMappingFactory<TSrc,TDst,TState>	Базовый тип для фабрик настраиваемых сопоставлений с отслеживанием состояния.
StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>	ITransformer в результате установки StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>.
TensorFlowEstimator	Используется TensorFlowTransformer в следующих двух сценариях. Оценка с предварительно обученной моделью TensorFlow . В этом режиме преобразование извлекает значения скрытых слоев из предварительно обученной модели Tensorflow и использует выходные данные в качестве признаков в конвейере ML.Net. Переобучение модели TensorFlow . В этом режиме преобразование переобучение модели TensorFlow с помощью пользовательских данных, передаваемых через конвейер ML.Net. После обучения модели выходные данные можно использовать в качестве функций для оценки.
TensorFlowModel	Этот класс содержит сведения, связанные с моделью TensorFlow и сеансом. Он предоставляет некоторые удобные методы для запроса схемы модели, а также создания TensorFlowEstimator объекта.
TensorFlowTransformer	ITransformer TensorFlowEstimatorдля .
TransformInputBase	Базовый класс для всех входных данных преобразования.
TypeConvertingEstimator	Оценщик для TypeConvertingTransformer. Преобразует базовый тип входного столбца в новый тип. Типы входных и выходных столбцов должны быть совместимы. PrimitiveDataViewType
TypeConvertingTransformer	ITransformerрезультатом установки .TypeConvertingEstimator
ValueMappingEstimator	Оценщик для ValueMappingTransformer создания карты "ключ-значение" с помощью пар значений во входных данных PrimitiveDataViewType
ValueMappingEstimator<TKey,TValue>	Оценщик для ValueMappingTransformer создания карты "ключ-значение" с помощью пар значений во входных данных PrimitiveDataViewType
ValueMappingTransformer	ITransformerрезультатом установки .ValueMappingEstimator
ValueToKeyMappingEstimator	IEstimator<TTransformer> ValueToKeyMappingTransformerдля . Преобразует набор категориальных значений (например, аббревиаций штата США) в числовые значения ключей (например, 1–50). Числовый ключ может использоваться непосредственно алгоритмами классификации.
ValueToKeyMappingTransformer	ITransformerрезультатом установки .ValueToKeyMappingEstimator
VectorWhiteningEstimator	Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .
VectorWhiteningTransformer	Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

Интерфейсы

IFunctionProvider

Этот интерфейс позволяет расширить язык ExprTransform с помощью дополнительных функций.

Перечисления

ErrId	Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .
LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction	Тип векторов норм единицы масштабируются до. Это перечисление сериализуется.
MissingValueReplacingEstimator.ReplacementMode	Возможные способы замены отсутствующих значений.
OneHotEncodingEstimator.OutputKind	Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .
ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality	Управляет порядком выходных ключей.
WhiteningKind	Какой метод векторного отбеливания следует использовать. Отбеливание ZCA гарантирует, что средняя ковариация между отбеливанием и исходными переменными является максимальной. В отличие от этого, отбеливание PCA приводит к максимально сжатым отбеленным переменным, как измеряется квадратной ковариантностью.

Делегаты

SignatureFunctionProvider

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .