Microsoft.ML.AutoML Espacio de nombres

Clases

ArrayMath
AutoCatalog	Un catálogo de todas las tareas de AutoML disponibles.
AutoMLExperiment	La clase para el experimento de AutoML
AutoMLExperiment.AutoMLExperimentSettings
AutoMLExperimentExtension
BinaryClassificationExperiment	Experimento de AutoML en conjuntos de datos de clasificación binaria.
BinaryExperimentSettings	Configuración de experimentos de AutoML en conjuntos de datos de clasificación binaria.
ColumnInferenceResults	Contiene información de AutoML inferida sobre las columnas de un conjunto de datos.
ColumnInformation	Información sobre las columnas de un conjunto de datos.
CrossValidationExperimentResult<TMetrics>	Resultado de un experimento de AutoML que incluye detalles de validación cruzada.
CrossValidationRunDetail<TMetrics>	Detalles sobre una ejecución de validación cruzada en un experimento de AutoML.
DefaultPerformanceMonitor
Entity
Estimator
ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>	Clase base del experimento AutoML. Todos los experimentos de AutoML específicos de la tarea (como BinaryClassificationExperiment) heredan de esta clase.
ExperimentResult<TMetrics>	Resultado de un experimento de AutoML.
ExperimentSettings	Clase base para la configuración del experimento. Todos los valores de experimentos de AutoML específicos de la tarea (como BinaryExperimentSettings) heredan de esta clase.
FairnessTrialResult
InferenceException	Excepción producida por AutoML.
MLContextExtension	Clase que contiene métodos de extensión de AutoML para MLContext
MulticlassClassificationExperiment	Experimento de AutoML en conjuntos de datos de clasificación multiclase.
MulticlassExperimentSettings	Configuración de experimentos de AutoML en conjuntos de datos de clasificación multiclase.
RankingExperiment	Experimento de AutoML en conjuntos de datos de clasificación.
RankingExperimentResultExtensions	Métodos de extensión que funcionan a través de resultados de ejecución del experimento de clasificación.
RankingExperimentSettings
RecommendationExperiment	Experimento de AutoML en conjuntos de datos de recomendación.
RecommendationExperimentSettings	Configuración de experimentos de AutoML en conjuntos de datos de recomendación.
RegressionExperiment	Experimento de AutoML en conjuntos de datos de clasificación de regresión.
RegressionExperimentResultExtensions	Métodos de extensión que operan sobre los resultados de la ejecución del experimento de regresión.
RegressionExperimentSettings	Configuración de experimentos de AutoML en conjuntos de datos de regresión.
RunDetail	Detalles sobre una ejecución de experimentos de AutoML.
RunDetail<TMetrics>	Detalles sobre una ejecución de experimentos de AutoML.
SweepableEstimator	Estimador con espacio de búsqueda.
SweepableExtension
SweepablePipeline
TrainResult<TMetrics>	Resultado de una canalización entrenada en un plegado de validación cruzada.
TrialPerformanceMetrics	Métricas de rendimiento de una prueba.
TrialResult
TrialSettings	Configuración usada para la versión de prueba

Interfaces

ICrossValidateDatasetManager	Inferencia para el administrador de conjuntos de datos de validación cruzada.
IDatasetManager	Interfaz para el administrador de conjuntos de datos. Esta interfaz no incluye ningún método o definición de propiedad y lo usan AutoMLExperiment y otros componentes para recuperar la instancia del administrador de conjuntos de datos real de los contenedores.
IEvaluateMetricManager
IMetricManager	Interfaz para el administrador de métricas.
IMonitor	instancia de monitor, que se usa para AutoMLExperiment notificar el progreso del entrenamiento.
IPerformanceMonitor
ISweepable
ISweepable<T>
ITrainValidateDatasetManager
ITrialRunner	interfaz para todos los ejecutores de prueba.
ITuner

Enumeraciones

BinaryClassificationMetric	Métrica de clasificación binaria que AutoML apuntará a optimizar en su proceso de barrido durante un experimento.
BinaryClassificationTrainer	Enumeración de ML.NET instructores de clasificación binaria usados por AutoML.
CacheBeforeTrainer	Si AutoML debe almacenar en caché antes de ML.NET instructores. Consulte WantCaching para obtener más información sobre el almacenamiento en caché.
InferenceExceptionType	Tipo de excepción detectada por AutoML.
MulticlassClassificationMetric	Métrica de clasificación multiclase que AutoML apuntará a optimizar en su proceso de barrido durante un experimento.
MulticlassClassificationTrainer	Enumeración de ML.NET instructores de clasificación multiclase usados por AutoML.
RankingMetric
RankingTrainer	Enumeración de ML.NET instructores de clasificación usados por AutoML.
RecommendationTrainer	Enumeración de ML.NET instructores de recomendaciones usados por AutoML.
RegressionMetric	Métrica de regresión que AutoML apuntará a optimizar en su proceso de barrido durante un experimento.
RegressionTrainer	Enumeración de ML.NET instructores de clasificación multiclase usados por AutoML.