Microsoft.ML.Transforms 命名空間

包含 資料轉換 元件的命名空間。

類別

名稱	Description
ApproximatedKernelMappingEstimator	將向量欄位映射到低 -dimensional 特徵空間。
ApproximatedKernelTransformer	ITransformer 由擬合 ApproximatedKernelMappingEstimator。
ColumnConcatenatingEstimator	將一個或多個輸入欄位串接到新的輸出欄位中。
ColumnCopyingEstimator	IEstimator<TTransformer> 對於 ColumnCopyingTransformer。
ColumnCopyingTransformer	ITransformer 由擬合 ColumnCopyingEstimator所產生的結果。
ColumnSelectingEstimator	保留或刪除從 中 IDataView選取的欄位。
ColumnSelectingTransformer	ITransformer 由擬合 ColumnSelectingEstimator。
CountFeatureSelectingEstimator	選擇非預設值數量大於或等於某個門檻的槽位。
CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>	對指定的輸入欄位套用自訂映射函式。 結果會顯示在輸出欄位中。
CustomMappingFactory<TSrc,TDst>	自訂繪圖工廠的基礎類型。
CustomMappingFactoryAttributeAttribute	將此屬性套用到某個類型上，使其被視為自訂映射工廠。
CustomMappingTransformer<TSrc,TDst>	ITransformer 由擬合 CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>。
ExpressionEstimator	此估計器會將使用者提供的表達式（指定為字串）套用到輸入欄位值，產生新的輸出欄位值。
ExpressionTransformer	包含 資料轉換 元件的命名空間。
FeatureContributionCalculatingEstimator	的 FeatureContributionCalculatingTransformer估計量。 計算模型特定於每個特徵對每個輸入向量分數的貢獻。
FeatureContributionCalculatingTransformer	ITransformer 由擬合 FeatureContributionCalculatingEstimator所產生的結果。
GaussianKernel	高斯核。
GlobalContrastNormalizingEstimator	透過全域對比度正規化，對輸入欄位中的向量進行正規化（縮放）。
HashingEstimator	估計器 ， HashingTransformer用於雜湊單一值欄位或向量欄位。 對於向量欄位，它會分別對每個欄位進行雜湊。
HashingEstimator.ColumnOptions	描述變壓器如何處理一對柱。
HashingTransformer	ITransformer 由擬合 HashingEstimator所產生的結果。
KernelBase	此類別表示應近似 ApproximatedKernelTransformer哪個核。 <seealso cref=“T：Microsoft.ML.Transforms.ApproximatedKernelMappingEstimator”></seealso>.
KeyToBinaryVectorMappingEstimator	的 KeyToBinaryVectorMappingTransformer估計量。 將鍵型轉換為對應的原始值二進位表示。
KeyToBinaryVectorMappingTransformer	ITransformer 由擬合 KeyToBinaryVectorMappingEstimator所產生的結果。
KeyToValueMappingEstimator	的 KeyToValueMappingTransformer估計量。 將金鑰型別轉換回原始值。
KeyToValueMappingTransformer	ITransformer 由擬合 KeyToValueMappingEstimator所產生的結果。
KeyToVectorMappingEstimator	的 KeyToVectorMappingTransformer估計量。 將金鑰的值映射為已知大小的向量。Single
KeyToVectorMappingTransformer	ITransformer 由擬合 KeyToVectorMappingEstimator所產生的結果。
LaplacianKernel	拉普拉斯核。
LpNormNormalizingEstimator	將輸入欄位中的向量正規化（縮放）為單位範數。 使用者可以指定所使用的範數類型。
LpNormNormalizingEstimatorBase	基礎估計器類別為 和 LpNormNormalizingEstimator 正規GlobalContrastNormalizingEstimator化子。
LpNormNormalizingTransformer	ITransformer 由擬合 a LpNormNormalizingEstimator 或 GlobalContrastNormalizingEstimator所產生的結果。
MissingValueIndicatorEstimator	IEstimator<TTransformer> 對於 MissingValueIndicatorTransformer。
MissingValueIndicatorTransformer	ITransformer 由擬合 MissingValueIndicatorEstimator所產生的結果。
MissingValueReplacingEstimator	IEstimator<TTransformer> 對於 MissingValueReplacingTransformer。
MissingValueReplacingTransformer	ITransformer 由擬合 MissingValueReplacingEstimator所產生的結果。
MutualInformationFeatureSelectingEstimator	根據標籤欄位的互信息排序，選擇所有指定欄位的前 k 個欄位（你可以透過觀察指定欄位的值來了解標籤）。
NormalizingEstimator	IEstimator<TTransformer> 對於 NormalizingTransformer。
NormalizingTransformer	ITransformer 由擬合 NormalizingEstimator。
NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>	模型參數由仿射正規化轉換產生。
NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>	模型參數是透過將資料桶化成單調遞增 UpperBounds的箱子所產生的。 在大多數情況下，值 Density 從一個箱到另一個箱是固定的。 ///
NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>	模型參數由累積分布正規化轉換產生。 累積密度函數參數化為 Mean 和 StandardDeviation ，並以擬合過程中觀察到的 為準。
NormalizingTransformer.NormalizerModelParametersBase	所有資料正規化模型 NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>如 、 NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>、 NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>的基底類別。
OneHotEncodingEstimator	將一個或多個類別值的輸入欄位轉換為多個輸出欄位的單熱編碼向量。
OneHotEncodingTransformer	ITransformer 由擬合 OneHotEncodingEstimator所產生的結果。
OneHotHashEncodingEstimator	將一個或多個類別值的輸入欄位轉換為基於雜湊值的單熱編碼向量輸出欄位。
OneHotHashEncodingTransformer	ITransformer 由擬合 OneHotHashEncodingEstimator所產生的結果。
PrincipalComponentAnalysisTransformer	PCA 是一種降維轉換，計算特徵向量投影到低秩子空間。
PrincipalComponentAnalyzer	PCA 是一種降維轉換，計算特徵向量投影到低秩子空間。
StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>	對指定的輸入欄位套用自訂映射函式，同時允許每游標狀態。 結果會顯示在輸出欄位中。
StatefulCustomMappingFactory<TSrc,TDst,TState>	這是有狀態自訂映射工廠的基礎類型。
StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>	ITransformer 由擬合 StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>。
TensorFlowEstimator	該 用於 TensorFlowTransformer 以下兩種情境。 使用預訓練 TensorFlow 模型評分：在此模式下，轉換會從預訓練的 Tensorflow 模型中提取隱藏層的值，並將輸出作為 ML.Net 管線中的特徵。 TensorFlow 模型的重新訓練：在此模式下，轉換會利用流水線中傳遞的使用者資料 ML.Net 重新訓練 TensorFlow 模型。 一旦模型訓練完成，其輸出即可作為評分的特徵。
TensorFlowModel	此課程包含與 TensorFlow 模型及會話相關的資訊。 它提供了一些方便的方法來查詢模型結構以及物件建立 TensorFlowEstimator 。
TensorFlowTransformer	ITransformer 對於 TensorFlowEstimator。
TransformInputBase	所有轉換輸入的基底類別。
TypeConvertingEstimator	的 TypeConvertingTransformer估計量。 將底層輸入欄位類型轉換為新類型。 輸入與輸出欄位類型必須相容。 PrimitiveDataViewType
TypeConvertingTransformer	ITransformer 由擬合 TypeConvertingEstimator所產生的結果。
ValueMappingEstimator	估計器：利用 ValueMappingTransformer 輸入資料中的值對建立鍵值映射 PrimitiveDataViewType
ValueMappingEstimator<TKey,TValue>	估計器：利用 ValueMappingTransformer 輸入資料中的值對建立鍵值映射 PrimitiveDataViewType
ValueMappingTransformer	ITransformer 由擬合 ValueMappingEstimator所產生的結果。
ValueToKeyMappingEstimator	IEstimator<TTransformer> 對於 ValueToKeyMappingTransformer。 將一組類別值（例如美國州縮寫）轉換為數值鍵值（例如 1-50）。 數值鍵可直接由分類演算法使用。
ValueToKeyMappingTransformer	ITransformer 由擬合 ValueToKeyMappingEstimator所產生的結果。
VectorWhiteningEstimator	包含 資料轉換 元件的命名空間。
VectorWhiteningTransformer	包含 資料轉換 元件的命名空間。

介面

名稱	Description
IFunctionProvider	此介面允許擴充 ExprTransform 語言，加入額外函式。

列舉

名稱	Description
ErrId	包含 資料轉換 元件的命名空間。
LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction	單位範數向量被重新縮放到的類型。 此枚舉為序列化。
MissingValueReplacingEstimator.ReplacementMode	替換缺失值的可能方法。
OneHotEncodingEstimator.OutputKind	包含 資料轉換 元件的命名空間。
ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality	控制輸出鍵的順序。
WhiteningKind	該用哪種向量美白技術。 ZCA 美白確保白化變數與原始變數之間的平均協變異數為最大。 相較之下，PCA美白會導致最大壓縮的變數，以平方協方差衡量。

委派

名稱	Description
SignatureFunctionProvider	包含 資料轉換 元件的命名空間。