Поделиться через


Microsoft.ML.Transforms Пространство имен

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

Классы

ApproximatedKernelMappingEstimator

Сопоставляет векторные столбцы с пространством признаков с низкими размерами.

ApproximatedKernelTransformer

ITransformer в результате установки ApproximatedKernelMappingEstimator.

ColumnConcatenatingEstimator

Объединяет один или несколько входных столбцов в новый выходной столбец.

ColumnCopyingEstimator

IEstimator<TTransformer>ColumnCopyingTransformerдля .

ColumnCopyingTransformer

ITransformerрезультатом установки .ColumnCopyingEstimator

ColumnSelectingEstimator

Сохраняет или удаляет выбранные столбцы из .IDataView

ColumnSelectingTransformer

ITransformer в результате установки ColumnSelectingEstimator.

CountFeatureSelectingEstimator

Выбирает слоты, для которых число значений не по умолчанию не меньше порогового значения.

CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>

Применяет пользовательскую функцию сопоставления к указанным входным столбцам. Результат будет находиться в выходных столбцах.

CustomMappingFactory<TSrc,TDst>

Базовый тип для настраиваемых фабрик сопоставления.

CustomMappingFactoryAttributeAttribute

Поместите этот атрибут в тип, чтобы он считался фабрикой пользовательских сопоставлений.

CustomMappingTransformer<TSrc,TDst>

ITransformer в результате установки CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>.

ExpressionEstimator

Этот оценщик применяет предоставленное пользователем выражение (указанное в виде строки) к входным значениям столбцов для создания новых значений выходного столбца.

ExpressionTransformer

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

FeatureContributionCalculatingEstimator

Оценщик для FeatureContributionCalculatingTransformer. Вычисляет вклад модели для каждого компонента в оценку каждого входного вектора.

FeatureContributionCalculatingTransformer

ITransformerрезультатом установки .FeatureContributionCalculatingEstimator

GaussianKernel

Ядро Gaussian.

GlobalContrastNormalizingEstimator

Нормализует (масштабы) в входном столбце, применяя нормализацию глобальной контрастности.

HashingEstimator

Оценщик, для HashingTransformerкоторого хэширует одиночные столбцы или векторные столбцы. Для векторных столбцов каждый слот хэшируется отдельно.

HashingEstimator.ColumnOptions

Описывает, как преобразователь обрабатывает одну пару столбцов.

HashingTransformer

ITransformerрезультатом установки .HashingEstimator

KernelBase

Этот класс указывает, какое ядро должно быть приблизительно с помощью ApproximatedKernelTransformer. .

KeyToBinaryVectorMappingEstimator

Оценщик для KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Преобразует типы ключей в соответствующее двоичное представление исходного значения.

KeyToBinaryVectorMappingTransformer

ITransformerрезультатом установки .KeyToBinaryVectorMappingEstimator

KeyToValueMappingEstimator

Оценщик для KeyToValueMappingTransformer. Преобразует типы ключей обратно в исходные значения.

KeyToValueMappingTransformer

ITransformerрезультатом установки .KeyToValueMappingEstimator

KeyToVectorMappingEstimator

Оценщик для KeyToVectorMappingTransformer. Сопоставляет значение ключа с вектором известного Singleразмера .

KeyToVectorMappingTransformer

ITransformerрезультатом установки .KeyToVectorMappingEstimator

LaplacianKernel

Ядро Laplacian.

LpNormNormalizingEstimator

Нормализует (масштабы) в входном столбце в норме единицы. Тип используемой нормы может быть указан пользователем.

LpNormNormalizingEstimatorBase

Базовый класс оценщика для LpNormNormalizingEstimator и GlobalContrastNormalizingEstimator нормализаторов.

LpNormNormalizingTransformer

ITransformer результатом установки LpNormNormalizingEstimator или GlobalContrastNormalizingEstimator.

MissingValueIndicatorEstimator

IEstimator<TTransformer>MissingValueIndicatorTransformerдля .

MissingValueIndicatorTransformer

ITransformerрезультатом установки .MissingValueIndicatorEstimator

MissingValueReplacingEstimator

IEstimator<TTransformer>MissingValueReplacingTransformerдля .

MissingValueReplacingTransformer

ITransformerрезультатом установки .MissingValueReplacingEstimator

MutualInformationFeatureSelectingEstimator

Выбирает верхние слоты k для всех указанных столбцов, упорядоченных по их взаимной информации со столбцом меток (что можно узнать о метке, наблюдая за значением указанного столбца).

NormalizingEstimator

IEstimator<TTransformer>NormalizingTransformerдля .

NormalizingTransformer

ITransformer в результате установки NormalizingEstimator.

NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>

Параметры модели, создаваемые преобразованиями аффинной нормализации.

NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>

Параметры модели, созданные путем сегментирования данных в ячейки с монотонным увеличением UpperBounds. Значение Density является константой из ячейки в ячейку, в большинстве случаев. ///

NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>

Параметры модели, созданные преобразованиями нормализации интегрального распределения. Функция совокупной плотности параметризуется Mean и StandardDeviation наблюдается во время установки.

NormalizingTransformer.NormalizerModelParametersBase

Базовый класс для всех моделей нормализатора данных, таких как NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>, NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>, NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>.

OneHotEncodingEstimator

Преобразует один или несколько входных столбцов категориальных значений в столько выходных столбцов одно-горячих векторов.

OneHotEncodingTransformer

ITransformerрезультатом установки .OneHotEncodingEstimator

OneHotHashEncodingEstimator

Преобразует один или несколько входных столбцов категориальных значений в столько выходных столбцов векторов, основанных на хэш-кодировании.

OneHotHashEncodingTransformer

ITransformerрезультатом установки .OneHotHashEncodingEstimator

PrincipalComponentAnalysisTransformer

PCA — это преобразование уменьшения размерности, которое вычисляет проекцию вектора признаков на подпространстве с низким рангом.

PrincipalComponentAnalyzer

PCA — это преобразование уменьшения размерности, которое вычисляет проекцию вектора признаков на подпространстве с низким рангом.

StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>

Применяет настраиваемую функцию сопоставления к указанным входным столбцам, разрешая при этом состояние для каждого курсора. Результат будет находиться в выходных столбцах.

StatefulCustomMappingFactory<TSrc,TDst,TState>

Базовый тип для фабрик настраиваемых сопоставлений с отслеживанием состояния.

StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>

ITransformer в результате установки StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>.

TensorFlowEstimator

Используется TensorFlowTransformer в следующих двух сценариях.

  1. Оценка с предварительно обученной моделью 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.
  2. Переобучение модели TensorFlow . В этом режиме преобразование переобучение модели TensorFlow с помощью пользовательских данных, передаваемых через конвейер ML.Net. После обучения модели выходные данные можно использовать в качестве функций для оценки.
TensorFlowModel

Этот класс содержит сведения, связанные с моделью TensorFlow и сеансом. Он предоставляет некоторые удобные методы для запроса схемы модели, а также создания TensorFlowEstimator объекта.

TensorFlowTransformer

ITransformerTensorFlowEstimatorдля .

TransformInputBase

Базовый класс для всех входных данных преобразования.

TypeConvertingEstimator

Оценщик для TypeConvertingTransformer. Преобразует базовый тип входного столбца в новый тип. Типы входных и выходных столбцов должны быть совместимы. PrimitiveDataViewType

TypeConvertingTransformer

ITransformerрезультатом установки .TypeConvertingEstimator

ValueMappingEstimator

Оценщик для ValueMappingTransformer создания карты "ключ-значение" с помощью пар значений во входных данных PrimitiveDataViewType

ValueMappingEstimator<TKey,TValue>

Оценщик для ValueMappingTransformer создания карты "ключ-значение" с помощью пар значений во входных данных PrimitiveDataViewType

ValueMappingTransformer

ITransformerрезультатом установки .ValueMappingEstimator

ValueToKeyMappingEstimator

IEstimator<TTransformer>ValueToKeyMappingTransformerдля . Преобразует набор категориальных значений (например, аббревиаций штата США) в числовые значения ключей (например, 1–50). Числовый ключ может использоваться непосредственно алгоритмами классификации.

ValueToKeyMappingTransformer

ITransformerрезультатом установки .ValueToKeyMappingEstimator

VectorWhiteningEstimator

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

VectorWhiteningTransformer

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

Интерфейсы

IFunctionProvider

Этот интерфейс позволяет расширить язык ExprTransform с помощью дополнительных функций.

Перечисления

ErrId

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction

Тип векторов норм единицы масштабируются до. Это перечисление сериализуется.

MissingValueReplacingEstimator.ReplacementMode

Возможные способы замены отсутствующих значений.

OneHotEncodingEstimator.OutputKind

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .

ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality

Управляет порядком выходных ключей.

WhiteningKind

Какой метод векторного отбеливания следует использовать. Отбеливание ZCA гарантирует, что средняя ковариация между отбеливанием и исходными переменными является максимальной. В отличие от этого, отбеливание PCA приводит к максимально сжатым отбеленным переменным, как измеряется квадратной ковариантностью.

Делегаты

SignatureFunctionProvider

Пространство имен, содержащее компоненты преобразования данных .