Microsoft.ML Пространство имен
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных.
Классы
AlexNetExtension |
Это применяемый с DnnImageFeaturizerEstimator метод расширения для использования предварительно обученной модели AlexNet. NuGet, содержащий это расширение, также обязательно содержит файл двоичной модели. |
AnomalyDetectionCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов обнаружения аномалий, таких как средства обучения и средства оценки. |
AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения обнаружения аномалий. |
BinaryClassificationCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов двоичной классификации, таких как средства обучения и калибраторы. |
BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения двоичной классификации. |
BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров калибровки двоичной классификации. |
BinaryLoaderSaverCatalog |
Коллекция методов расширения для для создания экземпляров компонентов для DataOperationsCatalog сохранения и чтения IDataView объектов в высокопроизводительном двоичном формате и из нее. |
CategoricalCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog.CategoricalTransforms создания компонентов категориального преобразователя. |
ClusteringCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров кластеризация компонентов, таких как средства обучения. |
ClusteringCatalog.ClusteringTrainers |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров кластеризация инструкторов. |
ConversionsCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя сопоставления ключей и двоичных векторов |
ConversionsExtensionsCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя преобразования данных и сопоставления. |
CustomMappingCatalog |
Класс, содержащий метод расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров определяемых пользователем компонентов преобразователя сопоставления строк "один к одному". |
DatabaseLoaderCatalog |
Коллекция методов расширения для DataOperationsCatalog считывания из баз данных. |
DataLoaderExtensions |
Класс, используемый для загрузки данных из одного или нескольких файлов. |
DataOperationsCatalog |
Класс, используемый для создания компонентов, которые работают с данными, но не являются частью конвейера обучения модели. Включает компоненты для загрузки, сохранения, кэширования, фильтрации, перетасовки и разделения данных. |
DataViewRow |
Логическая строка данных. Может быть строкой IDataView или отдельной строкой. |
DataViewRowCursor |
Класс, используемый для перемещения по строкам IDataViewобъекта . |
DataViewSchema |
Представляет схему IDataView объекта или DataViewRow. Схема представляет собой коллекцию .DataViewSchema.Column |
DataViewSchema.Annotations |
Заметки схемы одного DataViewSchema.Columnобъекта . |
DataViewSchema.Annotations.Builder |
Класс, содержащий операции для построения DataViewSchema.Annotations. |
DataViewSchema.Builder |
Класс, содержащий операции для построения DataViewSchema. |
DebuggerExtensions |
Класс, используемый для создания экземпляров объектов предварительного просмотра для отладки. Примечание. Этот класс и все методы следует использовать только для отладки, а не в рабочем коде. |
ExplainabilityCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов объясняемости модели. |
ExpressionCatalog |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
ExtensionBaseAttribute |
Базовый тип атрибута для всех атрибутов, используемых для расширяемости. |
ExtensionsCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров отсутствующих компонентов преобразователя значений. |
FactorizationMachineExtensions |
Коллекция методов расширения для для BinaryClassificationCatalog создания экземпляров компонентов модуля обучения факторизации с учетом полей. |
FeatureSelectionCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя выбора признаков. |
ForecastingCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов прогнозирования. |
ForecastingCatalog.Forecasters |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения прогнозирования. |
IDataViewExtensions |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
ImageEstimatorsCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя обработки изображений. |
InputOutputColumnPair |
Задает имена входных и выходных столбцов для компонентов преобразователя, работающих с несколькими столбцами. |
KernelExpansionCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразователя признаков метода ядра. |
KMeansClusteringExtensions |
Коллекция методов расширения для ClusteringCatalog.ClusteringTrainers для создания экземпляров инструкторов KMeans. |
LearningPipelineExtensions |
Методы расширения, которые позволяют цепочки конвейеров оценщика и преобразователя. |
LightGbmExtensions |
Коллекция методов расширения для RegressionCatalog.RegressionTrainersкаталогов , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers, RankingCatalog.RankingTrainersи MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers . |
LoggingEventArgs |
Предоставляет данные для события Log. |
MklComponentsCatalog |
Коллекция методов расширения для RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersи TransformsCatalog для создания компонентов обучения и преобразования MKL (библиотека математического ядра). |
MLContext |
Общий контекст для всех ML.NET операций. После создания экземпляра пользователем он предоставляет способ создания компонентов для подготовки данных, проектирования признаков, обучения, прогнозирования и оценки модели. Он также позволяет вести журнал, управлять выполнением и задавать повторяемые случайные числа. |
ModelOperationsCatalog |
Класс, используемый для MLContext сохранения и загрузки обученных моделей. |
ModelSaveContext |
Объект удобного контекста для сохранения моделей в репозитории для разработчиков ICanSaveModel. |
MulticlassClassificationCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов многоклассовой классификации, таких как средства обучения. |
MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров многоклассовых средств обучения классификации. |
NormalizationCatalog |
Коллекция методов расширения для для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов числовой нормализации. |
OnnxCatalog |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
OnnxExportExtensions |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
PcaCatalog |
Коллекция методов расширения, используемых каталогами AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers, и TransformsCatalog для создания экземпляров компонентов анализа основных компонентов (PCA). |
PermutationFeatureImportanceExtensions |
Коллекция методов расширения, используемых RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogи RankingCatalog для создания экземпляров компонентов важности признаков перестановки. |
PredictionEngine<TSrc,TDst> |
Класс для создания отдельных прогнозов для ранее обученной модели (и предыдущего конвейера преобразования). |
PredictionEngineBase<TSrc,TDst> |
Базовый класс для создания отдельных прогнозов для ранее обученной модели (и предыдущего конвейера преобразования). |
PredictionEngineOptions |
Параметры для PredictionEngine<TSrc,TDst> |
RankingCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов ранжирования, таких как средства обучения и оценщики. |
RankingCatalog.RankingTrainers |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров средств обучения ранжирования. |
RecommendationCatalog |
Центральный каталог для инструкторов рекомендаций и задач. |
RecommendationCatalog.RecommendationTrainers |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
RecommenderCatalog |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
RegressionCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов регрессии, таких как средства обучения и оценщики. |
RegressionCatalog.RegressionTrainers |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров регрессионных средств обучения. |
ResNet101Extension |
Это метод расширения, используемый с для DnnImageFeaturizerEstimator использования предварительно обученной модели ResNet101. NuGet, содержащий это расширение, также обязательно содержит файл двоичной модели. |
ResNet18Extension |
Это метод расширения, используемый с для DnnImageFeaturizerEstimator использования предварительно обученной модели ResNet18. NuGet, содержащий это расширение, также обязательно содержит файл двоичной модели. |
ResNet50Extension |
Это метод расширения, используемый с для DnnImageFeaturizerEstimator использования предварительно обученной модели ResNet50. NuGet, содержащий это расширение, также обязательно содержит файл двоичной модели. |
SchemaShape |
Набор "требований" для входящей схемы, а также набор "обещаний" исходящей схемы. Это более нестрогое, чем правильный DataViewSchema, так как это только подмножество столбцов, а также поскольку в нем не указаны точные DataViewTypeзначения для векторов и ключей. |
StandardTrainersCatalog |
Коллекция методов расширения для , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersи MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers для RegressionCatalog.RegressionTrainersсоздания экземпляров компонентов обучения. |
TensorflowCatalog |
используется TensorFlowTransformer в следующих двух сценариях.
|
TextCatalog |
Коллекция методов расширения для TransformsCatalog. |
TextLoaderSaverCatalog |
Коллекция методов расширения для DataOperationsCatalog чтения из текстовых файлов с разделителями, таких как CSV и tsv. |
TimeSeriesCatalog |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
TrainCatalogBase |
Базовый класс для каталогов инструкторов. |
TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase |
Подклассы Microsoft.ML.TrainContext будут предоставлять мало перехватываемых объектов метода расширения (например, что-то вроде Trainers). Пользовательский код будет взаимодействовать с этими объектами только путем вызова методов расширения. Фактический код компонента может работать для Microsoft.ML.Data.CatalogUtils получения дополнительных "скрытых" сведений от этого объекта, например среды. |
TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T> |
Результаты перекрестной проверки. |
TrainerInfo |
Характеристики тренера. Предоставляется с помощью свойства Info каждого тренера. |
TransformExtensionsCatalog |
Коллекция методов расширения для TransformsCatalog создания экземпляров компонентов преобразования, которые управляют столбцами. |
TransformsCatalog |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования. |
TransformsCatalog.CategoricalTransforms |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов категориального преобразования данных. |
TransformsCatalog.ConversionTransforms |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования данных преобразования типа. |
TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования выбора признаков. |
TransformsCatalog.TextTransforms |
Класс, используемый для MLContext создания экземпляров компонентов преобразования текстовых данных. |
TreeExtensions |
Коллекция методов расширения, используемых RegressionCatalog, BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalog, RankingCatalogи TransformsCatalog для создания экземпляров средств обучения дерева принятия решений и создателей признаков. |
VisionCatalog |
Коллекция методов расширения для MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers создания экземпляров компонентов обучения ImageClassification. |
Структуры
DataOperationsCatalog.TrainTestData |
Пара наборов данных для обучающего и тестового наборов. |
DataViewSchema.Column |
Этот класс описывает один столбец в конкретной схеме. |
DataViewSchema.DetachedColumn |
Этот класс представляет схему одного столбца представления данных без вложения к определенному DataViewSchema. |
SchemaShape.Column |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
Интерфейсы
ICanSaveModel |
Для сохранения модели в репозитории. Классы, реализующие ICanSaveModel , должны выполнять явную реализацию Save(ModelSaveContext). Классы, наследующие ICanSaveModel от базового класса, должны перезаписывать функцию, вызываемую в этом базовом Save(ModelSaveContext) классе, если она есть. |
IDataLoader<TSource> |
Загрузчик данных принимает определенный тип входных данных и преобразует их в IDataView. |
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader> |
Иногда нам нужно "подогнать" .IDataLoader<TSource> Оценщик DataLoader — это объект, который это делает. |
IDataView |
Входные и выходные данные операторов запроса (преобразования). Это основной тип конвейера данных, сравнимый с IEnumerable<T> LINQ. |
IEstimator<TTransformer> |
Оценщик (в терминологии Spark) является "необученным преобразователем". Он должен "поместиться" на данные для производства преобразователя. Он также обеспечивает "распространение схемы", как преобразователи, но более SchemaShape вместо DataViewSchema. |
IPredictionTransformer<TModel> |
Интерфейс для всего преобразователя, который может преобразовывать данные на Microsoft.ML.IPredictor основе поля. Реализации этого интерфейса либо не имеют столбца признаков, либо имеют более одного столбца признаков и не могут реализовать ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, который реализуется большинством ML.Net tranformer. |
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> |
ISingleFeaturePredictionTransformer содержит имя FeatureColumnName и его тип , FeatureColumnType. Реализации этого интерфейса имеют возможность оценить данные входных данных IDataView с помощью Transform(IDataView) |
ITransformer |
Преобразователь — это компонент, который преобразует данные. Он также поддерживает "распространение схемы", чтобы ответить на вопрос", как будут выглядеть данные с этой схемой после их преобразования? |
Перечисления
SchemaShape.Column.VectorKind |
Пространство имен main для ML.NET. Содержит контексты приложений и операций, каталоги преобразователя и инструктора, а также компоненты для обработки представления данных. |
Делегаты
ValueGetter<TValue> |
Тип делегата для получения значения. Это можно использовать для эффективного доступа к данным в DataViewRow или DataViewRowCursor. |