Microsoft.ML Пространство имен

Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.

Классы

AnomalyDetectionCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов обнаружения аномалий, таких как средства обучения и средства оценки.
AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения обнаружения аномалий.
BinaryClassificationCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов двоичной классификации, таких как средства обучения и калибраторы.
BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения двоичной классификации.
BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров калибровки двоичной классификации.
BinaryLoaderSaverCatalog	Коллекция методов расширения для для создания экземпляров компонентов для DataOperationsCatalog сохранения и чтения IDataView объектов в высокопроизводительном двоичном формате и из нее.
CategoricalCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog.CategoricalTransforms создания компонентов категориального преобразователя.
ClusteringCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров кластеризация компонентов, таких как средства обучения.
ClusteringCatalog.ClusteringTrainers	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров кластеризация инструкторов.
ConversionsCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя сопоставления ключей и двоичных векторов
ConversionsExtensionsCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя преобразования данных и сопоставления.
CustomMappingCatalog	Класс, содержащий метод расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров определяемых пользователем компонентов преобразователя сопоставления строк "один к одному".
DatabaseLoaderCatalog	Коллекция методов расширения для DataOperationsCatalog считывания из баз данных.
DataLoaderExtensions	Класс, используемый для загрузки данных из одного или нескольких файлов.
DataOperationsCatalog	Класс, используемый для создания компонентов, которые работают с данными, но не являются частью конвейера обучения модели. Включает компоненты для загрузки, сохранения, кэширования, фильтрации, перетасовки и разделения данных.
DataViewRow	Логическая строка данных. Может быть строкой IDataView или отдельной строкой.
DataViewRowCursor	Класс, используемый для перемещения по строкам IDataViewобъекта .
DataViewSchema	Представляет схему IDataView объекта или DataViewRow. Схема представляет собой коллекцию .DataViewSchema.Column
DataViewSchema.Annotations	Заметки схемы одного DataViewSchema.Columnобъекта .
DataViewSchema.Annotations.Builder	Класс, содержащий операции для построения DataViewSchema.Annotations.
DataViewSchema.Builder	Класс, содержащий операции для построения DataViewSchema.
DebuggerExtensions	Класс, используемый для создания экземпляров объектов предварительного просмотра для отладки. Примечание. Этот класс и все методы следует использовать только для отладки, а не в рабочем коде.
ExplainabilityCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов объясняемости модели.
ExpressionCatalog	Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.
ExtensionBaseAttribute	Базовый тип атрибута для всех атрибутов, используемых для расширяемости.
ExtensionsCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров отсутствующих компонентов преобразователя значений.
FactorizationMachineExtensions	Коллекция методов расширения для для BinaryClassificationCatalog создания экземпляров компонентов модуля обучения факторизации с учетом полей.
FeatureSelectionCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя выбора признаков.
ForecastingCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов прогнозирования.
ForecastingCatalog.Forecasters	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения прогнозирования.
ImageEstimatorsCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя обработки изображений.
InputOutputColumnPair	Задает имена входных и выходных столбцов для компонентов преобразователя, работающих с несколькими столбцами.
KernelExpansionCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя признаков метода ядра.
KMeansClusteringExtensions	Коллекция методов расширения для ClusteringCatalog.ClusteringTrainers для создания экземпляров инструкторов KMeans.
LearningPipelineExtensions	Методы расширения, которые позволяют цепочки конвейеров оценщика и преобразователя.
LightGbmExtensions	Коллекция методов расширения для RegressionCatalog.RegressionTrainersкаталогов , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersи MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers .
LoggingEventArgs	Предоставляет данные для события Log.
MklComponentsCatalog	Коллекция методов расширения для RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersи TransformsCatalog для создания компонентов обучения и преобразования MKL (библиотека математического ядра).
MLContext	Общий контекст для всех ML.NET операций. После создания экземпляра пользователем он предоставляет способ создания компонентов для подготовки данных, проектирования признаков, обучения, прогнозирования и оценки модели. Он также позволяет вести журнал, управлять выполнением и задавать повторяемые случайные числа.
ModelOperationsCatalog	Класс, используемый для MLContext сохранения и загрузки обученных моделей.
ModelSaveContext	Объект удобного контекста для сохранения моделей в репозитории для разработчиков ICanSaveModel.
MulticlassClassificationCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов многоклассовой классификации, таких как средства обучения.
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров многоклассовых средств обучения классификации.
NormalizationCatalog	Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов числовой нормализации.
OnnxCatalog	Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.
PcaCatalog	Коллекция методов расширения, используемых каталогами AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers, и TransformsCatalog для создания экземпляров компонентов анализа основных компонентов (PCA).
PermutationFeatureImportanceExtensions	Коллекция методов расширения, используемых RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogи RankingCatalog для создания экземпляров компонентов важности признаков перестановки.
PredictionEngine<TSrc,TDst>	Класс для создания отдельных прогнозов для ранее обученной модели (и предыдущего конвейера преобразования).
PredictionEngineBase<TSrc,TDst>	Базовый класс для создания отдельных прогнозов для ранее обученной модели (и предыдущего конвейера преобразования).
PredictionEngineOptions	Параметры для PredictionEngine<TSrc,TDst>
RankingCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов ранжирования, таких как средства обучения и оценщики.
RankingCatalog.RankingTrainers	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения ранжирования.
RegressionCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов регрессии, таких как средства обучения и оценщики.
RegressionCatalog.RegressionTrainers	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров регрессионных средств обучения.
SchemaShape	Набор "требований" для входящей схемы, а также набор "обещаний" исходящей схемы. Это более нестрогое, чем правильный DataViewSchema, так как это только подмножество столбцов, а также поскольку в нем не указаны точные DataViewTypeзначения для векторов и ключей.
StandardTrainersCatalog	Коллекция методов расширения для , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersи MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers для RegressionCatalog.RegressionTrainersсоздания экземпляров компонентов обучения.
TensorflowCatalog	используется TensorFlowTransformer в следующих двух сценариях. Оценка с помощью предварительно обученной модели 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. Повторное обучение модели TensorFlow . В этом режиме преобразование повторно обучает модель TensorFlow с использованием пользовательских данных, передаваемых через конвейер ML.Net. После обучения модели ее выходные данные можно использовать в качестве признаков для оценки.
TextCatalog	Коллекция методов расширения для TransformsCatalog.
TextLoaderSaverCatalog	Коллекция методов расширения для DataOperationsCatalog чтения из текстовых файлов с разделителями, таких как CSV и tsv.
TimeSeriesCatalog	Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.
TrainCatalogBase	Базовый класс для каталогов инструкторов.
TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase	Подклассы Microsoft.ML.TrainContext будут предоставлять мало перехватываемых объектов метода расширения (например, что-то вроде Trainers). Пользовательский код будет взаимодействовать с этими объектами только путем вызова методов расширения. Фактический код компонента может работать для Microsoft.ML.Data.CatalogUtils получения дополнительных "скрытых" сведений от этого объекта, например среды.
TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>	Результаты перекрестной проверки.
TrainerInfo	Характеристики тренера. Предоставляется с помощью свойства Info каждого тренера.
TransformExtensionsCatalog	Коллекция методов расширения для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразования, которые управляют столбцами.
TransformsCatalog	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования.
TransformsCatalog.CategoricalTransforms	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов категориального преобразования данных.
TransformsCatalog.ConversionTransforms	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования данных преобразования типа.
TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования выбора признаков.
TransformsCatalog.TextTransforms	Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования текстовых данных.
TreeExtensions	Коллекция методов расширения, используемых RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalog, RankingCatalogи TransformsCatalog для создания экземпляров средств обучения дерева принятия решений и создателей признаков.
VisionCatalog	Коллекция методов расширения для MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers создания экземпляров компонентов обучения ImageClassification.

Структуры

DataOperationsCatalog.TrainTestData	Пара наборов данных для обучающего и тестового наборов.
DataViewSchema.Column	Этот класс описывает один столбец в конкретной схеме.
DataViewSchema.DetachedColumn	Этот класс представляет схему одного столбца представления данных без вложения к определенному DataViewSchema.
SchemaShape.Column	Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.

Интерфейсы

ICanSaveModel	Для сохранения модели в репозитории. Классы, реализующие ICanSaveModel , должны выполнять явную реализацию Save(ModelSaveContext). Классы, наследующие ICanSaveModel от базового класса, должны перезаписывать функцию, вызываемую в этом базовом Save(ModelSaveContext) классе, если она есть.
IDataLoader<TSource>	Загрузчик данных принимает определенный тип входных данных и преобразует их в IDataView.
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>	Иногда нам нужно "подогнать" .IDataLoader<TSource> Оценщик DataLoader — это объект, который это делает.
IDataView	Входные и выходные данные операторов запроса (преобразования). Это основной тип конвейера данных, сравнимый с IEnumerable<T> LINQ.
IEstimator<TTransformer>	Оценщик (в терминологии Spark) является "необученным преобразователем". Он должен "поместиться" на данные для производства преобразователя. Он также обеспечивает "распространение схемы", как преобразователи, но более SchemaShape вместо DataViewSchema.
IPredictionTransformer<TModel>	Интерфейс для всего преобразователя, который может преобразовывать данные на Microsoft.ML.IPredictor основе поля. Реализации этого интерфейса либо не имеют столбца признаков, либо имеют более одного столбца признаков и не могут реализовать ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, который реализуется большинством ML.Net tranformer.
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>	ISingleFeaturePredictionTransformer содержит имя FeatureColumnName и его тип , FeatureColumnType. Реализации этого интерфейса имеют возможность оценить данные входных данных IDataView с помощью Transform(IDataView)
ITransformer	Преобразователь — это компонент, который преобразует данные. Он также поддерживает "распространение схемы", чтобы ответить на вопрос", как будут выглядеть данные с этой схемой после их преобразования?

Перечисления

SchemaShape.Column.VectorKind

Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.

Делегаты

ValueGetter<TValue>

Тип делегата для получения значения. Это можно использовать для эффективного доступа к данным в DataViewRow или DataViewRowCursor.