Microsoft.ML.AutoML Namespace

Klassen

ArrayMath
AutoCatalog	Ein Katalog aller verfügbaren AutoML-Aufgaben.
AutoMLExperiment	Die -Klasse für das AutoML-Experiment
AutoMLExperiment.AutoMLExperimentSettings
AutoMLExperimentExtension
BinaryClassificationExperiment	AutoML-Experiment für Datasets zur binären Klassifizierung.
BinaryExperimentSettings	Einstellungen für AutoML-Experimente für Binäre Klassifizierungsdatasets.
ColumnInferenceResults	Enthält AutoML-Informationen, die über Spalten in einem Dataset abgeleitet werden.
ColumnInformation	Informationen zu den Spalten in einem Dataset.
CrossValidationExperimentResult<TMetrics>	Ergebnis eines AutoML-Experiments, das Kreuzvalidierungsdetails enthält.
CrossValidationRunDetail<TMetrics>	Details zu einer Kreuzvalidierungsausführung in einem AutoML-Experiment.
DefaultPerformanceMonitor
Entity
Estimator
ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>	AutoML-Experiment-Basisklasse. Alle aufgabenspezifischen AutoML-Experimente (z BinaryClassificationExperiment. B. ) erben von dieser Klasse.
ExperimentResult<TMetrics>	Ergebnis eines AutoML-Experiments.
ExperimentSettings	Basisklasse für Experimenteinstellungen. Alle aufgabenspezifischen AutoML-Experimenteinstellungen (z BinaryExperimentSettings. B. ) erben von dieser Klasse.
FairnessTrialResult
InferenceException	Von AutoML ausgelöste Ausnahme.
MLContextExtension	Klasse mit AutoML-Erweiterungsmethoden für MLContext
MulticlassClassificationExperiment	AutoML-Experiment für Datasets zur Klassifizierung mit mehreren Klassen.
MulticlassExperimentSettings	Einstellungen für AutoML-Experimente für Datasets zur Multiklassenklassifizierung.
RankingExperiment	AutoML-Experiment zum Bewerten von Datasets.
RankingExperimentResultExtensions	Erweiterungsmethoden, die über die Rangfolge von Experimentausführungsergebnissen arbeiten.
RankingExperimentSettings
RecommendationExperiment	AutoML-Experiment für Empfehlungsdatasets.
RecommendationExperimentSettings	Einstellungen für AutoML-Experimente für Empfehlungsdatasets.
RegressionExperiment	AutoML-Experiment für Regressionsklassifizierungsdatasets.
RegressionExperimentResultExtensions	Erweiterungsmethoden, die über Regressionsexperimente ausgeführt werden, führen Ergebnisse aus.
RegressionExperimentSettings	Einstellungen für AutoML-Experimente für Regressionsdatasets.
RunDetail	Details zu einer AutoML-Experimentausführung.
RunDetail<TMetrics>	Details zu einer AutoML-Experimentausführung.
SweepableEstimator	Schätzer mit Suchbereich.
SweepableExtension
SweepablePipeline
TrainResult<TMetrics>	Ergebnis einer Pipeline, die mit einer Kreuzvalidierungsfalte trainiert wurde.
TrialPerformanceMetrics	Leistungsmetriken für eine Testversion.
TrialResult
TrialSettings	Für die Testversion verwendete Einstellungen

Schnittstellen

ICrossValidateDatasetManager	Rückschluss für den Kreuzüberprüfungs-Dataset-Manager.
IDatasetManager	Schnittstelle für den Dataset-Manager. Diese Schnittstelle enthält keine Methoden- oder Eigenschaftsdefinition und wird von AutoMLExperiment und anderen Komponenten verwendet, um die instance des tatsächlichen Dataset-Managers aus Containern abzurufen.
IEvaluateMetricManager
IMetricManager	Schnittstelle für den Metrik-Manager.
IMonitor	instance für den Monitor, der von AutoMLExperiment verwendet wird, um den Trainingsfortschritt zu melden.
IPerformanceMonitor
ISweepable
ISweepable<T>
ITrainValidateDatasetManager
ITrialRunner	-Schnittstelle für alle Testrunner.
ITuner

Enumerationen

BinaryClassificationMetric	Binäre Klassifizierungsmetrik, die AutoML während eines Experiments in ihrem Sweepingprozess optimieren soll.
BinaryClassificationTrainer	Enumeration von ML.NET binären Klassifizierungstrainern, die von AutoML verwendet werden.
CacheBeforeTrainer	Gibt an, ob AutoML vor ML.NET Trainern zwischengespeichert werden soll. Weitere Informationen zum Zwischenspeichern finden Sie WantCaching unter .
InferenceExceptionType	Typ der Ausnahme, die von AutoML gefunden wurde.
MulticlassClassificationMetric	Metrik zur Klassifizierung mehrerer Klassen, die AutoML während eines Experiments in ihrem Sweepingprozess optimieren soll.
MulticlassClassificationTrainer	Enumeration von ML.NET von AutoML verwendeten Klassenklassifizierungstrainer.
RankingMetric
RankingTrainer	Enumeration von ML.NET Rangfolgetrainern, die von AutoML verwendet werden.
RecommendationTrainer	Enumeration von ML.NET Empfehlungstrainern, die von AutoML verwendet werden.
RegressionMetric	Regressionsmetrik, die autoML während eines Experiments in ihrem Sweepingprozess optimieren soll.
RegressionTrainer	Enumeration von ML.NET von AutoML verwendeten Klassenklassifizierungstrainer.