Microsoft.ML.Data Obor názvů
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Obor názvů obsahující načítání a ukládání dat, definice schémat dat a komponenty metrik trénování modelu
Třídy
AnomalyDetectionMetrics |
Výsledky vyhodnocení detekce anomálií (algoritmus učení bez dohledu). |
AnomalyPredictionTransformer<TModel> |
Základní třída pro práci na ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> úlohách detekce anomálií. |
BinaryClassificationMetrics |
Výsledky vyhodnocení binárních klasifikátorů s výjimkou pravděpodobnostních metrik |
BinaryClassificationMetricsStatistics |
Třída BinaryClassificationMetricsStatistics obsahuje souhrnné statistiky za více pozorování .BinaryClassificationMetrics |
BinaryPrecisionRecallDataPoint |
Tato třída představuje jeden datový bod na Precision-Recall křivky pro binární klasifikaci. |
BinaryPredictionTransformer<TModel> |
Základní třída pro práci na ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> úlohách binární klasifikace. |
BooleanDataViewType |
Standardní logický typ. Má typ reprezentace Boolean. Všimněte si, že tato hodnota může mít pouze jednu možnou hodnotu, která je přístupná pomocí jednoúčelové statické vlastnosti Instance. |
CalibratedBinaryClassificationMetrics |
Výsledky vyhodnocení binárních klasifikátorů, včetně pravděpodobnostních metrik. |
ClusteringMetrics |
Metriky generované po vyhodnocení předpovědí clusteringu |
ClusteringPredictionTransformer<TModel> |
Základní třída pro práci na ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> úlohách clusteringu. |
ColumnConcatenatingTransformer |
ITransformer vyplývající z montáže ColumnConcatenatingEstimator. |
ColumnCursorExtensions |
Rozšiřující metody, které umožňují extrahovat hodnoty jednoho sloupce jako IDataViewIEnumerable<T>. |
ColumnNameAttribute |
Umožňuje členu zadat IDataView název sloupce přímo, na rozdíl od výchozího chování při použití názvu člena jako názvu sloupce. |
CompositeDataLoader<TSource,TLastTransformer> |
Tato třída představuje zavaděč dat, který po načtení použije transformátorový řetěz. Má také metody pro uložení do úložiště. |
CompositeLoaderEstimator<TSource,TLastTransformer> |
Třída estimátoru pro složený zavaděč dat. Dá se použít k vytvoření "vytrénovatelného inteligentního zavaděče dat", i když tento model není příliš běžný. |
ConfusionMatrix |
Představuje konfuzní matici výsledků klasifikace. |
DatabaseLoader |
Obor názvů obsahující načítání a ukládání dat, definice schémat dat a komponenty metrik trénování modelu |
DatabaseLoader.Column |
Popisuje, jak se má vstupní sloupec mapovat na IDataView sloupec. |
DatabaseLoader.Options |
Nastavení pro DatabaseLoader |
DatabaseLoader.Range |
Určuje rozsah indexů nebo názvů vstupních sloupců, které se mají mapovat na výstupní sloupec. |
DatabaseSource |
Zpřístupňuje data potřebná k otevření databáze pro čtení. |
DataDebuggerPreview |
Tato třída představuje dychtivou "preview" objektu IDataView. |
DataDebuggerPreview.ColumnInfo |
Obor názvů obsahující načítání a ukládání dat, definice schémat dat a komponenty metrik trénování modelu |
DataDebuggerPreview.RowInfo |
Obor názvů obsahující načítání a ukládání dat, definice schémat dat a komponenty metrik trénování modelu |
DataViewType |
Toto je abstraktní základní třída pro všechny typy v IDataView systému typů. |
DataViewTypeAttribute |
DataViewTypeAttribute by se měly použít k dekorovaným vlastnostem a polím třídy, pokud se instance této třídy načtou jako ML.NET IDataView. Funkce Register() bude volána k registraci objektu DataViewTypeType s.Attribute Při každém zadání hodnoty zaregistrované Type a její Attributehodnoty by typ této hodnoty (tj. Type) v IDataView byl přidružený DataViewType. |
DataViewTypeManager |
Jednoúčelová třída pro správu mapy mezi ML.NET DataViewType a C# Type. Pro podporu vlastního typu sloupce v IDataViewnástroji by měl být základní typ sloupce (např. typ třídy jazyka C#) zaregistrován s třídou odvozenou z DataViewType. |
DateTimeDataViewType |
Standardní typ data a času. Má typ reprezentace DateTime. Všimněte si, že tato hodnota může mít pouze jednu možnou hodnotu, která je přístupná pomocí jednoúčelové statické vlastnosti Instance. |
DateTimeOffsetDataViewType |
Standardní typ posunu data a času. Má typ reprezentace DateTimeOffset. Všimněte si, že tato hodnota může mít pouze jednu možnou hodnotu, která je přístupná pomocí jednoúčelové statické vlastnosti Instance. |
EstimatorChain<TLastTransformer> |
Představuje řetězec (potenciálně prázdný) estimátorů, které končí řetězcem |
FileHandleSource |
Zabalí objekt IFileHandle jako IMultiStreamSource. |
ImageLoadingEstimator | |
ImageLoadingTransformer |
ITransformer vyplývající z montáže ImageLoadingEstimator. |
KeyCount |
Definuje kardinalitu neboli počet platných hodnot KeyDataViewType sloupce. To musí být přísně pozitivní. Používá TextLoader se v a TypeConvertingEstimator. |
KeyDataViewType |
Typ představující kategorické nebo výčtové hodnoty, nejčastěji používané pro hodnoty popisků v modelech klasifikace s více třídami. |
KeyTypeAttribute |
Povolit označení člena KeyDataViewTypejako . |
LoadColumnAttribute |
Povolit členovi zadat mapování na pole v textovém souboru. Pokud chcete přepsat název IDataView sloupce, použijte ColumnNameAttribute. |
LoadColumnNameAttribute |
Povolit členovi zadat mapování na pole v databázi. Pokud chcete přepsat název IDataView sloupce, použijte ColumnNameAttribute. |
MetricStatistics |
Třída MetricsStatistics vypočítá souhrnné statistiky z více pozorování metriky. |
MLImage |
Poskytuje rozhraní pro operace zpracování obrazu. |
MulticlassClassificationMetrics |
Výsledky vyhodnocení pro školitele klasifikace s více třídami. |
MulticlassClassificationMetricsStatistics |
Třída MulticlassClassificationMetricsStatistics obsahuje souhrnné statistiky za více pozorování .MulticlassClassificationMetrics |
MulticlassPredictionTransformer<TModel> |
Základní třída pro práci na ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> úkolech klasifikace s více třídami. |
MultiFileSource |
Zabalí potenciálně složenou cestu jako IMultiStreamSource. |
NoColumnAttribute |
Označte tento člen jako nezpřístupněný IDataView jako sloupec v DataViewSchema. |
NumberDataViewType |
Standardní typ čísla. Tato třída není přímo instantní. Všechny povolené instance tohoto typu jsou jednoúčelové a jsou přístupné jako statické vlastnosti v této třídě. |
OneToOneTransformerBase |
Základní třída transformátoru, která pracuje na dvojicích vstupních a výstupních sloupců. |
PredictionTransformerBase<TModel> |
Základní třída pro transformátory bez sloupce prvků nebo více než jednoho sloupce funkcí. |
PrimitiveDataViewType |
Abstraktní základní třída pro všechny primitivní typy. Hodnoty těchto typů lze volně kopírovat bez obav o vlastnictví, mutaci nebo likvidaci. |
RankingEvaluatorOptions |
Možnosti řízení výstupu RankingEvaluatoru |
RankingMetrics |
Výsledky hodnocení prorankery. |
RankingMetricsStatistics |
Třída RankingMetricsStatistics obsahuje souhrnné statistiky za více pozorování .RankingMetrics |
RankingPredictionTransformer<TModel> |
Základní třída pro práci na ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> úkolech řazení. |
RegressionMetrics |
Regresní algoritmy výsledků vyhodnocení (algoritmus učení pod dohledem) |
RegressionMetricsStatistics |
Třída RegressionMetricsStatistics obsahuje souhrnné statistiky za více pozorování .RegressionMetrics |
RegressionPredictionTransformer<TModel> |
Základní třída pro práci na ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> regresních úkolech. |
RowIdDataViewType |
Typ RowIdDataViewType . Má typ reprezentace DataViewRowId. Všimněte si, že tato hodnota může mít pouze jednu možnou hodnotu, která je přístupná pomocí jednoúčelové statické vlastnosti Instance. |
RowToRowTransformerBase |
Základní třída pro transformátor, která vytváří nové sloupce, ale neovlivňuje stávající sloupce. |
SchemaAnnotationsExtensions |
Rozšiřující metody usnadňující snadnou spotřebu oblíbeného obsahu nástroje Annotations. |
SchemaDefinition |
Tato třída definuje schéma typového zobrazení dat. |
SchemaDefinition.Column |
Jeden sloupec zobrazení dat. |
SimpleFileHandle |
Jednoduchý popisovač souborů založený na disku. |
SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel> |
Základní třída pro všechny transformátory implementují ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>. To jsou všechny transformátory, které pracují s jedním sloupcem funkcí. |
StructuredDataViewType |
Abstraktní základní třída pro všechny neprimitivní typy. |
SvmLightLoader |
Tím se pokusíte číst data ve formátu, který se blíží formátu SVM-light, přičemž cílem je, aby tento zavaděč interpretoval většinu dat svm-light formátovaných dat. |
SvmLightLoaderSaverCatalog |
Obor názvů obsahující načítání a ukládání dat, definice schémat dat a komponenty metrik trénování modelu |
TextDataViewType |
Standardní typ textu. Má typ reprezentace s typem parametru ReadOnlyMemory<T>Char. Všimněte si, že tato hodnota může mít pouze jednu možnou hodnotu, která je přístupná pomocí jednoúčelové statické vlastnosti Instance. |
TextLoader |
Načte textový soubor do objektu IDataView. Podporuje základní mapování ze vstupních sloupců na IDataView sloupce. |
TextLoader.Column |
Popisuje způsob mapování vstupního sloupce na IDataView sloupec. |
TextLoader.Options |
Nastavení pro TextLoader |
TextLoader.Range |
Určuje rozsah indexů vstupních sloupců, které se mají mapovat na výstupní sloupec. |
TimeSpanDataViewType |
Standardní typ časového rozsahu. Typ reprezentace TimeSpanje . Všimněte si, že tato hodnota může mít pouze jednu možnou hodnotu, která je přístupná pomocí jednoúčelové statické vlastnosti Instance. |
TransformerChain<TLastTransformer> |
Řetězec transformátorů (pravděpodobně prázdných), které končí řetězcem |
TrivialEstimator<TTransformer> |
Triviální implementace , IEstimator<TTransformer> která již má transformátor a vrací jej při každém volání .Fit(IDataView) Konkrétní implementace musí stále poskytovat mechanismus šíření schématu, protože neexistuje snadný způsob, jak jej odvodit z transformátoru. |
VBufferEditor |
Různé metody vytváření VBufferEditor<T> instancí |
VectorDataViewType |
Standardní typ vektoru. Typ reprezentace je VBuffer<T>, kde parametr type je v ItemType. |
VectorTypeAttribute |
Umožňuje, aby byl člen označen jako VectorDataViewType, a primárně mu umožňuje nastavit dimenzionalitu výsledného pole. |
Struktury
DataViewRowId |
Struktura, která slouží jako identifikátor řádku IDataView. U datových sad s miliony záznamů musí být tato ID jedinečná, a proto je potřeba mít tak velkou strukturu, aby tyto hodnoty obsahovala. Tato ID jsou odvozena z jiných ID předchozích součástí kanálů a rozdělují strukturu na dvě: vysoké pořadí a nízké pořadí bitů a ještě více omezují změny těchto kolizí. |
VBuffer<T> |
Vyrovnávací paměť, která podporuje hustá i řídká vyjádření. Toto je typ reprezentace pro všechny VectorDataViewType instance. Explicitně definované hodnoty tohoto vektoru jsou vystaveny prostřednictvím GetValues() a, pokud nejsou hustá, GetIndices(). |
VBufferEditor<T> |
Objekt schopný upravit vyplněním VBuffer<T>Values (a Indices pokud vyrovnávací paměť není hustá). |
Rozhraní
IFileHandle |
Popisovač souboru. |
IMultiStreamSource |
Rozhraní pro zveřejnění určitého počtu položek, které lze otevřít pro čtení. |
IRowToRowMapper |
Toto rozhraní mapuje vstup DataViewRow na výstup DataViewRow. Výstup obvykle obsahuje vstupní sloupce i nové sloupce přidané implementační třídou, i když některé implementace mohou vrátit podmnožinu vstupních sloupců. Toto rozhraní je podobné Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapperrozhraní s tím rozdílem, že nemá žádné mapování vstupních rolí, takže k opětovnému vytvoření vazby je nutné použít stejné názvy vstupních sloupců. Implementace tohoto rozhraní se obvykle vytvářejí nad definovaným vstupem DataViewSchema. |
Výčty
DataKind |
Určuje jednoduchý datový typ. |
MLPixelFormat |
Určuje formát barevných dat pro každý pixel v obrázku. |
SchemaDefinition.Direction |
Obor názvů obsahující načítání a ukládání dat, definice schémat dat a komponenty metrik trénování modelu |
TransformerScope |
Tento výčet umožňuje "označení" estimátorů (a následně transformátorů) v řetězci, které mají být použity "pouze pro trénování", "pro trénování a hodnocení" atd. Nejvýznamnějším příkladem je, že transformace sloupce popisku by se neměly používat k bodování, takže obor by měl být Training nebo TrainTest. |