Microsoft.ML.Transforms Namespace

Namespace mit Datentransformationskomponenten .

Klassen

ApproximatedKernelMappingEstimator	Ordnet Vektorspalten einem Vektorspalten mit einem dimensionalen Funktionsraum zu.
ApproximatedKernelTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines ApproximatedKernelMappingEstimator.
ColumnConcatenatingEstimator	Verketten Sie eine oder mehrere Eingabespalten in eine neue Ausgabespalte.
ColumnCopyingEstimator	IEstimator<TTransformer> für die ColumnCopyingTransformer.
ColumnCopyingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines ColumnCopyingEstimator.
ColumnSelectingEstimator	Behält ausgewählte Spalten von einer IDataView.
ColumnSelectingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines ColumnSelectingEstimator.
CountFeatureSelectingEstimator	Wählt die Slots aus, für die die Anzahl der Nichtstandardwerte größer als oder gleich einem Schwellenwert ist.
CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>	Wendet eine benutzerdefinierte Zuordnungsfunktion auf die angegebenen Eingabespalten an. Das Ergebnis wird in Ausgabespalten angezeigt.
CustomMappingFactory<TSrc,TDst>	Der Basistyp für benutzerdefinierte Zuordnungsfabriken.
CustomMappingFactoryAttributeAttribute	Platzieren Sie dieses Attribut auf einen Typ, damit es als benutzerdefinierte Zuordnungsfabrik angesehen wird.
CustomMappingTransformer<TSrc,TDst>	ITransformer aus der Anpassung eines CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>.
ExpressionEstimator	Diese Schätzung wendet einen vom Benutzer bereitgestellten Ausdruck (als Zeichenfolge angegeben) auf Eingabespaltenwerte an, um neue Ausgabespaltenwerte zu erzeugen.
ExpressionTransformer	Namespace mit Datentransformationskomponenten .
FeatureContributionCalculatingEstimator	Stimator für FeatureContributionCalculatingTransformer. Berechnet modellspezifische Beiträge pro Feature zur Bewertung jedes Eingabevektors.
FeatureContributionCalculatingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines FeatureContributionCalculatingEstimator.
GaussianKernel	Der Gaussian-Kernel.
GlobalContrastNormalizingEstimator	Normalisiert (Skalen) Vektoren in der Eingabespalte, die die globale Kontrast normalisierung anwendet.
HashingEstimator	Stimator für HashingTransformer, für die entweder einzelne wertige Spalten oder Vektorspalten hashen. Bei Vektorspalten wird für jeden Slot ein separater Hashwert gebildet.
HashingEstimator.ColumnOptions	Beschreibt, wie der Transformator ein Säulenpaar behandelt.
HashingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines HashingEstimator.
KernelBase	Diese Klasse gibt an, welche Kernel von der ApproximatedKernelTransformer. .
KeyToBinaryVectorMappingEstimator	Stimator für KeyToBinaryVectorMappingTransformer. Konvertiert Schlüsseltypen in ihre entsprechende binäre Darstellung des ursprünglichen Werts.
KeyToBinaryVectorMappingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines KeyToBinaryVectorMappingEstimator.
KeyToValueMappingEstimator	Stimator für KeyToValueMappingTransformer. Konvertiert die Schlüsseltypen wieder in ihre ursprünglichen Werte.
KeyToValueMappingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines KeyToValueMappingEstimator.
KeyToVectorMappingEstimator	Stimator für KeyToVectorMappingTransformer. Ordnet den Wert eines Schlüssels in einen bekannten Vektor von Single.
KeyToVectorMappingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines KeyToVectorMappingEstimator.
LaplacianKernel	Der Laplacian-Kernel.
LpNormNormalizingEstimator	Normalisiert (Skalen) Vektoren in der Eingabespalte in der Einheitsnorm. Der Typ der Norm, die vom Benutzer verwendet wird, kann angegeben werden.
LpNormNormalizingEstimatorBase	Basisstimatorklasse für LpNormNormalizingEstimator und GlobalContrastNormalizingEstimator Normalizer.
LpNormNormalizingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines LpNormNormalizingEstimator oder GlobalContrastNormalizingEstimator.
MissingValueIndicatorEstimator	IEstimator<TTransformer> für die MissingValueIndicatorTransformer.
MissingValueIndicatorTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines MissingValueIndicatorEstimator.
MissingValueReplacingEstimator	IEstimator<TTransformer> für die MissingValueReplacingTransformer.
MissingValueReplacingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines MissingValueReplacingEstimator.
MutualInformationFeatureSelectingEstimator	Wählt die oberen K-Steckplätze über alle angegebenen Spalten aus, die durch ihre gegenseitigen Informationen mit der Bezeichnungsspalte angeordnet sind (was Sie über die Bezeichnung erfahren können, indem Sie den Wert der angegebenen Spalte beobachten).
NormalizingEstimator	IEstimator<TTransformer> für die NormalizingTransformer.
NormalizingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines NormalizingEstimator.
NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>	Die Modellparameter, die durch affine Normalisierungstransformationen generiert werden.
NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>	Die Modellparameter, die durch die Buckettisierung der Daten in Bins mit monotoner Erhöhung UpperBoundsgeneriert wurden. Der Density Wert ist konstant von Bin bis Bin, für die meisten Fälle. ///
NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>	Die Modellparameter, die durch kumulative Verteilungs normalisierungstransformationen generiert werden. Die kumulierte Dichtefunktion wird durch und die während der StandardDeviation Anpassung beobachtete Funktion parameterisiertMean.
NormalizingTransformer.NormalizerModelParametersBase	Basisklasse für alle Daten normalizer-Modelle wie NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>, , NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>.
OneHotEncodingEstimator	Konvertiert eine oder mehrere Eingabespalten von kategorisierten Werten in so viele Ausgabespalten von Vektoren mit einem hot codierten Vektor.
OneHotEncodingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines OneHotEncodingEstimator.
OneHotHashEncodingEstimator	Wandelt eine oder mehrere Eingabespalten von kategorisierten Werten in so viele Ausgabespalten von Hash-basierten Vektoren um.
OneHotHashEncodingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines OneHotHashEncodingEstimator.
PrincipalComponentAnalysisTransformer	PCA ist eine Dimensionierungstransformation, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet.
PrincipalComponentAnalyzer	PCA ist eine Dimensionierungstransformation, die die Projektion des Featurevektors auf einen Unterraum mit niedriger Rangfolge berechnet.
StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>	Wendet eine benutzerdefinierte Zuordnungsfunktion auf die angegebenen Eingabespalten an, während ein Cursorzustand zulässig ist. Das Ergebnis wird in Ausgabespalten angezeigt.
StatefulCustomMappingFactory<TSrc,TDst,TState>	Der Basistyp für zustandsreiche benutzerdefinierte Zuordnungsfabriken.
StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>	ITransformer aus der Anpassung eines StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>.
TensorFlowEstimator	Dies TensorFlowTransformer wird in folgenden zwei Szenarien verwendet. Bewertung mit vortrainierten TensorFlow-Modell : In diesem Modus extrahiert die Transformation ausgeblendete Ebenenwerte aus einem vorab trainierten Tensorflow-Modell und verwendet Ausgabe als Features in ML.Net Pipeline. Neuschulung des TensorFlow-Modells : In diesem Modus retrainiert die Transformation ein TensorFlow-Modell mithilfe der Benutzerdaten, die über ML.Net Pipeline übergeben wurden. Sobald das Modell trainiert wurde, kann es als Features für die Bewertung verwendet werden.
TensorFlowModel	Diese Klasse enthält die Informationen im Zusammenhang mit TensorFlow-Modell und Sitzung. Es bietet einige bequeme Methoden zum Abfragen des Modellschemas sowie zum Erstellen von TensorFlowEstimator Objekten.
TensorFlowTransformer	ITransformer für die TensorFlowEstimator.
TransformInputBase	Die Basisklasse für alle Transformationseingaben.
TypeConvertingEstimator	Stimator für TypeConvertingTransformer. Konvertiert den zugrunde liegenden Eingabespaltentyp in einen neuen Typ. Die Eingabe- und Ausgabespaltentypen müssen kompatibel sein. PrimitiveDataViewType
TypeConvertingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines TypeConvertingEstimator.
ValueMappingEstimator	Stimator zum ValueMappingTransformer Erstellen einer Schlüsselwertzuordnung mithilfe der Wertepaare in den Eingabedaten PrimitiveDataViewType
ValueMappingEstimator<TKey,TValue>	Stimator zum ValueMappingTransformer Erstellen einer Schlüsselwertzuordnung mithilfe der Wertepaare in den Eingabedaten PrimitiveDataViewType
ValueMappingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines ValueMappingEstimator.
ValueToKeyMappingEstimator	IEstimator<TTransformer> für die ValueToKeyMappingTransformer. Wandelt einen Satz von kategorisierten Werten (z. B. US-Staatliche Abkürzungen) in numerische Schlüsselwerte (z. B. 1-50) um. Der numerische Schlüssel kann direkt durch Klassifizierungsalgorithmen verwendet werden.
ValueToKeyMappingTransformer	ITransformer aus der Anpassung eines ValueToKeyMappingEstimator.
VectorWhiteningEstimator	Namespace mit Datentransformationskomponenten .
VectorWhiteningTransformer	Namespace mit Datentransformationskomponenten .

Schnittstellen

IFunctionProvider

Diese Schnittstelle ermöglicht das Erweitern der ExprTransform-Sprache mit zusätzlichen Funktionen.

Enumerationen

ErrId	Namespace mit Datentransformationskomponenten .
LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction	Die Art der Einheitsnormvektoren werden neu skaliert. Diese Aufzählung wird serialisiert.
MissingValueReplacingEstimator.ReplacementMode	Die möglichen Möglichkeiten, fehlende Werte zu ersetzen.
OneHotEncodingEstimator.OutputKind	Namespace mit Datentransformationskomponenten .
ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality	Steuert die Reihenfolge der Ausgabetasten.
WhiteningKind	Welche Vektor-Whitening-Technik verwendet werden soll. ZCA-Whitening stellt sicher, dass die durchschnittliche Kovarianz zwischen weißer und ursprünglichen Variablen maximal ist. Im Gegensatz dazu führen PCA-Whitening zu maximal komprimierten weißen Variablen, wie durch quadratische Kovarianz gemessen.

Delegaten

SignatureFunctionProvider

Namespace mit Datentransformationskomponenten .