Microsoft.ML.AutoML 命名空間

類別

ArrayMath
AutoCatalog	所有可用 AutoML 工作的目錄。
AutoMLExperiment	AutoML 實驗的 類別
AutoMLExperiment.AutoMLExperimentSettings
AutoMLExperimentExtension
BinaryClassificationExperiment	二元分類數據集的 AutoML 實驗。
BinaryExperimentSettings	二元分類數據集的 AutoML 實驗設定。
ColumnInferenceResults	包含有關數據集中數據行的 AutoML 推斷資訊。
ColumnInformation	數據集中數據行的相關信息。
CrossValidationExperimentResult<TMetrics>	包含交叉驗證詳細數據的 AutoML 實驗結果。
CrossValidationRunDetail<TMetrics>	AutoML 實驗中跨驗證執行的詳細數據。
DefaultPerformanceMonitor
Entity
Estimator
ExperimentBase<TMetrics,TExperimentSettings>	AutoML 實驗基類。 所有工作特定的 AutoML 實驗 (，例如 BinaryClassificationExperiment) 繼承自這個類別。
ExperimentResult<TMetrics>	AutoML 實驗的結果。
ExperimentSettings	實驗設定的基類。 所有工作特定的 AutoML 實驗設定 (，例如 BinaryExperimentSettings) 繼承自這個類別。
FairnessTrialResult
InferenceException	AutoML 擲回的例外狀況。
MLContextExtension	包含 AutoML 擴充方法的類別 MLContext
MulticlassClassificationExperiment	多類別分類數據集的 AutoML 實驗。
MulticlassExperimentSettings	多類別分類數據集的 AutoML 實驗設定。
RankingExperiment	排名數據集的 AutoML 實驗。
RankingExperimentResultExtensions	在排名實驗執行結果上操作的擴充方法。
RankingExperimentSettings
RecommendationExperiment	建議數據集的 AutoML 實驗。
RecommendationExperimentSettings	建議數據集的 AutoML 實驗設定。
RegressionExperiment	回歸分類數據集的 AutoML 實驗。
RegressionExperimentResultExtensions	透過回歸實驗執行結果運作的擴充方法。
RegressionExperimentSettings	回歸數據集上的 AutoML 實驗設定。
RunDetail	AutoML 實驗執行的詳細數據。
RunDetail<TMetrics>	AutoML 實驗執行的詳細數據。
SweepableEstimator	具有搜尋空間的估算器。
SweepableExtension
SweepablePipeline
TrainResult<TMetrics>	在交叉驗證折疊上定型的管線結果。
TrialPerformanceMetrics	試用版的效能計量。
TrialResult
TrialSettings	用於試用版的設定

介面

ICrossValidateDatasetManager	交叉驗證數據集管理員的推斷。
IDatasetManager	數據集管理員的介面。 這個介面不包含任何方法或屬性定義，而且由 AutoMLExperiment 和其他元件用來從容器擷取實際數據集管理員的實例。
IEvaluateMetricManager
IMetricManager	計量管理員的介面。
IMonitor	實例，用於 AutoMLExperiment 報告定型進度。
IPerformanceMonitor
ISweepable
ISweepable<T>
ITrainValidateDatasetManager
ITrialRunner	所有試用執行器的介面。
ITuner

列舉

BinaryClassificationMetric	AutoML 在實驗期間的目標二元分類計量會將其掃掠程序優化。
BinaryClassificationTrainer	AutoML 所使用的 ML.NET 二元分類定型器列舉。
CacheBeforeTrainer	AutoML 是否應該在 ML.NET 定型器之前快取。 如需快取的詳細資訊，請參閱 WantCaching 。
InferenceExceptionType	AutoML 遇到的例外狀況類型。
MulticlassClassificationMetric	AutoML 將在實驗期間將其掃掠程式優化的多類別分類計量。
MulticlassClassificationTrainer	AutoML 所使用的 ML.NET 多元分類定型器列舉。
RankingMetric
RankingTrainer	AutoML 所使用的 ML.NET 排名定型器列舉。
RecommendationTrainer	AutoML 所使用的 ML.NET 建議定型器列舉。
RegressionMetric	AutoML 在實驗期間的目標為優化其掃掠程式的回歸計量。
RegressionTrainer	AutoML 所使用的 ML.NET 多元分類定型器列舉。