Microsoft.ML.Data Namespace

Auswertungsergebnisse für Anomalieerkennung (nicht überwachter Lernalgorithmus).

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Anomalieerkennungsaufgaben.

Auswertungsergebnisse für binäre Klassifizierer ohne probabilistische Metriken.

Die BinaryClassificationMetricsStatistics Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von BinaryClassificationMetrics.

Diese Klasse stellt einen Datenpunkt auf Precision-Recall Kurve für die binäre Klassifizierung dar.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Binärklassifizierungsaufgaben.

Der boolesche Standardtyp. Dies hat darstellungstyp von Boolean. Beachten Sie, dass nur ein möglicher Wert für die statische Singleton-Eigenschaft Instanceverfügbar sein kann.

Auswertungsergebnisse für binäre Klassifizierer, einschließlich probabilistischer Metriken.

Die Metriken, die nach der Auswertung der Clusteringvorhersagen generiert wurden.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Clusteringaufgaben.

ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines ColumnConcatenatingEstimator.

Erweiterungsmethoden, mit denen Werte einer einzelnen Spalte einer IDataView als IEnumerable<T>

Ermöglicht es einem Element, den Spaltennamen direkt anzugeben IDataView , im Gegensatz zum Standardverhalten der Verwendung des Elementnamens als Spaltenname.

Diese Klasse stellt ein Datenladeprogramm dar, das nach dem Laden eine Transformatorkette anwendet. Es verfügt auch über Methoden, um sich in einem Repository zu speichern.

Eine Schätzungsklasse für das Zusammengesetzte Datenladeprogramm. Es kann verwendet werden, um ein "trainierbares intelligentes Datenladeprogramm" zu erstellen, obwohl dieses Muster nicht sehr häufig ist.

Stellt die Verwirrungsmatrix der Klassifizierungsergebnisse dar.

Namespace, der Datenlade- und Speicherdaten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Beschreibt, wie eine Eingabespalte einer IDataView Spalte zugeordnet werden soll.

Die Einstellungen für DatabaseLoader

Gibt den Bereich der Indizes oder Namen von Eingabespalten an, die einer Ausgabespalte zugeordnet werden sollen.

Macht die daten verfügbar, die zum Öffnen einer Datenbank zum Lesen erforderlich sind.

Diese Klasse stellt eine eifrige "Vorschau" einer IDataView.

Namespace, der Datenlade- und Speicherdaten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Namespace, der Datenlade- und Speicherdaten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Dies ist die abstrakte Basisklasse für alle Typen im IDataView Typsystem.

DataViewTypeAttributesollte zum Dekorieren von Klasseneigenschaften und -feldern verwendet werden, wenn die Instanzen dieser Klasse als ML.NET IDataViewgeladen werden. Die Funktion Register() wird aufgerufen, um eine DataViewType für eins Type mit seinen Attributes zu registrieren. Immer wenn ein Wert, der in den registrierten Type und den Attributezugehörigen Wert eingegeben wurde, ist der Typ dieses Werts (d. h. a Type) IDataView das zugeordnete DataViewTypeElement.

Eine Singletonklasse zum Verwalten der Karte zwischen ML.NET DataViewType und C# Type. Zur Unterstützung des benutzerdefinierten Spaltentyps IDataViewsollte der zugrunde liegende Typ der Spalte (z. B. der Typ einer C#-Klasse) mit einer von einer klasse abgeleiteten DataViewTypeKlasse registriert werden.

Der Standarddatums-Uhrzeittyp. Dies hat darstellungstyp von DateTime. Beachten Sie, dass nur ein möglicher Wert für die statische Singleton-Eigenschaft Instanceverfügbar sein kann.

Der Standard-Offsettyp für Datumszeit. Dies hat darstellungstyp von DateTimeOffset. Beachten Sie, dass nur ein möglicher Wert für die statische Singleton-Eigenschaft Instanceverfügbar sein kann.

Stellt eine Kette (potenziell leer) von Schätzungszeichen dar, die mit einer TLastTransformer. Wenn die Kette leer ist, TLastTransformer ist immer ITransformer.

Umschließt eine IFileHandle als IMultiStreamSource.

IEstimator<TTransformer> für die ImageLoadingTransformer.

ITransformer ergibt sich aus der Einpassung eines ImageLoadingEstimator.

Definiert die Kardinalität oder Anzahl gültiger Werte einer KeyDataViewType Spalte. Dies muss streng positiv sein. Es wird von TextLoader und TypeConvertingEstimator.

Typ, der kategorisierte oder aufgezählte Werte darstellt, die am häufigsten für die Werte von Bezeichnungen in Mehrklassenklassifizierungsmodellen verwendet werden.

Zulassen, dass Member als ein KeyDataViewType.

Mitglied das Angeben der Zuordnung zu Feldern in der Textdatei erlauben. So überschreiben Sie den Namen der IDataView Spaltenverwendung ColumnNameAttribute.

Mitglied das Angeben der Zuordnung zu Feldern in der Datenbank erlauben. So überschreiben Sie den Namen der IDataView Spaltenverwendung ColumnNameAttribute.

Die MetricsStatistics-Klasse berechnet zusammenfassende Statistiken über mehrere Beobachtungen einer Metrik.

Stellen Sie Schnittstellen für Imageerstellungsvorgänge bereit.

Auswertungsergebnisse für Klassenklassifizierungstrainer.

Die MulticlassClassificationMetricsStatistics Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von MulticlassClassificationMetrics.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Klassenklassifizierungsaufgaben.

Umschließt einen potenziell zusammengesetzten Pfad als IMultiStreamSource.

Markieren Sie dieses Element als nicht als IDataView Spalte in der DataViewSchema.

Der Standardnummerntyp. Diese Klasse kann nicht direkt instanziierbar sein. Alle zulässigen Instanzen dieses Typs sind Singletons und können als statische Eigenschaften für diese Klasse zugänglich sein.

Basisklasse für Transformator, die auf Eingabe- und Ausgabespalten von Paaren arbeitet.

Basisklasse für Transformatoren ohne Featurespalte oder mehrere Featurespalten.

Die abstrakte Basisklasse für alle Grundtypen. Werte dieser Typen können ohne Sorge um Besitz, Mutation oder Entsorgen frei kopiert werden.

Optionen zum Steuern der Ausgabe des RankingEvaluator

Auswertungsergebnisse für Rangfolger.

Die RankingMetricsStatistics Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von RankingMetrics.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Bewertungsaufgaben.

Regressionsalgorithmen für Auswertungsergebnisse (überwachter Lernalgorithmus).

Die RegressionMetricsStatistics Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von RegressionMetrics.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Regressionsaufgaben.

Der RowIdDataViewType-Typ. Dies hat darstellungstyp von DataViewRowId. Beachten Sie, dass nur ein möglicher Wert für die statische Singleton-Eigenschaft Instanceverfügbar sein kann.

Basisklasse für Transformatoren, die neue Spalten erzeugen, sich aber nicht auf vorhandene auswirken.

Erweiterungsmethoden zur Erleichterung des einfachen Konsums beliebter Inhalte von Annotations.

Diese Klasse definiert ein Schema einer typierten Datenansicht.

Eine Spalte der Datenansicht.

Ein einfaches datenträgerbasiertes Dateihandle.

Die Basisklasse für alle Transformatoren, die die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>. Dies sind alle Transformatoren, die mit einer Featurespalte arbeiten.

Die abstrakte Basisklasse für alle nicht primitiven Typen.

Dadurch wird versucht, Daten in einem Format in der Nähe des SVM-Light-Formats zu lesen, wobei das Ziel besteht, dass die meisten SVM-Light-formatierten Daten von diesem Ladeprogramm interpretiert werden sollten.

Namespace, der Datenlade- und Speicherdaten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Der Standardtexttyp. Dies weist den Darstellungstyp mit ReadOnlyMemory<T> dem Typparameter Charauf. Beachten Sie, dass nur ein möglicher Wert für die statische Singleton-Eigenschaft Instanceverfügbar sein kann.

Lädt eine Textdatei in eine IDataView. Unterstützt die grundlegende Zuordnung von Eingabespalten zu IDataView Spalten.

Beschreibt, wie eine Eingabespalte einer IDataView Spalte zugeordnet werden soll.

Die Einstellungen für TextLoader

Gibt den Bereich der Indizes von Eingabespalten an, die einer Ausgabespalte zugeordnet werden sollen.

Der Standardzeitbereichstyp. Dies hat darstellungstyp von TimeSpan. Beachten Sie, dass nur ein möglicher Wert für die statische Singleton-Eigenschaft Instanceverfügbar sein kann.

Eine Kette von Transformatoren (möglicherweise leer), die mit einem TLastTransformer. Für eine leere Kette TLastTransformer ist immer ITransformer.

Die triviale Implementierung dieses IEstimator<TTransformer> bereits über den Transformator verfügt und gibt sie bei jedem Aufruf zurück Fit(IDataView).

Konkrete Implementierungen müssen immer noch den Schemaverteilungsmechanismus bereitstellen, da es keine einfache Möglichkeit gibt, sie vom Transformator abzuleiten.

Verschiedene Methoden zum Erstellen von VBufferEditor<T> Instanzen.

Der Standardvektortyp. Der Darstellungstyp ist VBuffer<T>, in dem sich der Typparameter befindet ItemType.

Ermöglicht es einem Element, das als ein VectorDataViewTypeElement markiert werden kann, das in erster Linie die Dimensionalität des resultierenden Arrays festlegen kann.

Eine Struktur, die als Bezeichner einer Zeile von IDataView. Für Datasets mit Millionen von Datensätzen müssen diese IDs eindeutig sein, daher muss eine solche große Struktur die Werte enthalten. Diese IDs werden von anderen IDs der vorherigen Komponenten der Pipelines abgeleitet und die Struktur in zwei teilen: hohe Reihenfolge und niedrige Reihenfolge von Bits und reduziert die Änderungen dieser Kollisionen noch weiter.

Ein Puffer, der sowohl dichte als auch spärliche Darstellungen unterstützt. Dies ist der Darstellungstyp für alle VectorDataViewType Instanzen. Die explizit definierten Werte dieses Vektors werden durch GetValues() und, wenn nicht dicht, GetIndices()verfügbar gemacht.

Ein Objekt, das ein Objekt bearbeiten kann, indem er VBuffer<T> ausfüllt Values (und Indices wenn der Puffer nicht dicht ist).

Ein Dateihandle.

Eine Schnittstelle zum Verfügbarmachen einiger Elemente, die zum Lesen geöffnet werden können.

Diese Schnittstelle ordnet eine Eingabe DataViewRow einer Ausgabe DataViewRowzu. In der Regel enthält die Ausgabe sowohl die Eingabespalten als auch neue Spalten, die von der implementierenden Klasse hinzugefügt werden, obwohl einige Implementierungen möglicherweise eine Teilmenge der Eingabespalten zurückgeben. Diese Schnittstelle ist ähnlich, Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMappermit der Ausnahme, dass sie keine Eingaberollenzuordnungen enthält, sodass die gleichen Eingabespaltennamen verwendet werden müssen, um sie neu zu binden. Implementierungen dieser Schnittstelle werden in der Regel über definierte Eingaben DataViewSchemaerstellt.

Gibt einen einfachen Datentyp an.

Gibt das Format der Farbdaten für jedes Pixel im Bild an.

Namespace, der Datenlade- und Speicherdaten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Mit dieser Enumeration können die Schätzer (und anschließend Transformatoren) in der Kette "nur für Schulungen", "für Schulungen und Auswertungen" usw. verwendet werden. Das wichtigste Beispiel ist, dass Transformationen über die Beschriftungsspalte nicht für die Bewertung verwendet werden sollten, sodass der Bereich oder Trainingder Bereich sein TrainTest sollte.