Microsoft.ML.Data 名前空間

データの読み込みと保存、データスキーマ定義、モデルトレーニングメトリックコンポーネントを含む名前空間。

クラス

AnomalyDetectionMetrics

異常検出の評価結果 (教師なし learning algorithm)。

AnomalyPredictionTransformer<TModel>

異常検出タスクを正常に実行するための基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> です。

BinaryClassificationMetrics

確率論的メトリックを除く、バイナリ分類器の評価結果。

BinaryClassificationMetricsStatistics

クラスは、 BinaryClassificationMetricsStatistics の複数の観測に関する概要統計を保持し BinaryClassificationMetrics ます。

BinaryPrecisionRecallDataPoint

このクラスは、二項分類の Precision-Recall 曲線上の1つのデータポイントを表します。

BinaryPredictionTransformer<TModel>

バイナリ分類タスクを操作するための基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> です。

BooleanDataViewType

標準のブール型。 これには、の表現型があり Boolean ます。 これには、単一の静的プロパティからアクセス可能な値を1つだけ含めることができ Instance ます。

CalibratedBinaryClassificationMetrics

二項分類子の評価結果 (Probabilistic メトリックを含む)。

ClusteringMetrics

クラスタリングの予測を評価した後に生成されるメトリック。

ClusteringPredictionTransformer<TModel>

クラスタリングタスクを操作するための基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> です。

ColumnConcatenatingTransformer

ITransformer を継ぎ手した結果 ColumnConcatenatingEstimator

ColumnCursorExtensions

の1つの列の値をとして抽出できるようにする拡張メソッド IDataView IEnumerable<T>

ColumnNameAttribute

メンバー名を列名 IDataView として使用する既定の動作ではなく、メンバーが列名を直接指定できるようにします。

CompositeDataLoader<TSource,TLastTransformer>

このクラスは、読み込み後にトランスフォーマーチェーンを適用するデータローダーを表します。 また、リポジトリに保存するメソッドもあります。

CompositeLoaderEstimator<TSource,TLastTransformer>

複合データローダーの推定クラスです。 このパターンはあまり一般的ではありませんが、"トレーニング可能なスマートデータローダー" を構築するために使用できます。

ConfusionMatrix

分類結果の 混同行列 を表します。

DatabaseLoader
DatabaseLoader.Column

入力列を列にマップする方法について説明し IDataView ます。

DatabaseLoader.Options

の設定 DatabaseLoader

DatabaseLoader.Range

出力列にマップする必要がある、インデックスまたは入力列の名前の範囲を指定します。

DatabaseSource

読み取りのためにデータベースを開く際に必要なデータを公開します。

DataDebuggerPreview

このクラスは、の一括 ' preview ' を表し IDataView ます。

DataDebuggerPreview.ColumnInfo
DataDebuggerPreview.RowInfo
DataViewType

これは、型システムのすべての型の抽象基本クラスです IDataView

DataViewTypeAttribute

DataViewTypeAttribute クラスのインスタンスが ML.NET として読み込まれる場合、クラスのプロパティとフィールドを修飾するには、を使用する必要があり IDataView ます。 関数は、 Register() のをと共に登録するために呼び出され DataViewType Type Attribute ます。 登録されたとそのをに入力した場合 Type Attribute 、のその値の型 (つまり a Type ) は IDataView 、関連付けら DataViewType れたになります。

DataViewTypeManager

ML.NET と C# の間のマップを管理するための DataViewType シングルトン クラス Type 。 でカスタム列型をサポートするには、列の基になる型 (C# クラスの型など) を から派生したクラスに登録 IDataView する必要があります DataViewType

DateTimeDataViewType

標準の日付と時刻の型。 これには、の表現型があり DateTime ます。 これには、単一の静的プロパティからアクセス可能な値を1つだけ含めることができ Instance ます。

DateTimeOffsetDataViewType

標準の日付と時刻のオフセットの種類。 これには、の表現型があり DateTimeOffset ます。 これには、単一の静的プロパティからアクセス可能な値を1つだけ含めることができ Instance ます。

EstimatorChain<TLastTransformer>

がで終わる estimators のチェーン (空である可能性があります) を表し TLastTransformer ます。 チェーンが空の場合、 TLastTransformer は常に ITransformer です。

FileHandleSource

IFileHandle IMultiStreamSource としてラップします。

ImageLoadingEstimator

IEstimator<TTransformer> の場合 ImageLoadingTransformer は 。

ImageLoadingTransformer

ITransformer を調整した結果 ImageLoadingEstimator

KeyCount

列の有効な値のカーディナリティ (カウント) を定義し KeyDataViewType ます。 厳密に正の数値である必要があります。 これは、およびによって使用され TextLoader TypeConvertingEstimator ます。

KeyDataViewType

カテゴリまたは列挙値を表す型。多クラス分類モデルのラベルの値に最もよく使用されます。

KeyTypeAttribute

メンバーをとしてマークできるように KeyDataViewType します。

LoadColumnAttribute

メンバーがテキストファイル内のフィールドへのマッピングを指定できるようにします。 列の名前をオーバーライドするには、を IDataView 使用 ColumnNameAttribute します。

LoadColumnNameAttribute

メンバーがデータベース内のフィールドへのマッピングを指定できるようにします。 列の名前をオーバーライドするには、を IDataView 使用 ColumnNameAttribute します。

MetricStatistics

MetricsStatistics クラスは、メトリックの複数の観測に関する概要統計を計算します。

MulticlassClassificationMetrics

多クラス分類トレーナーの評価結果。

MulticlassClassificationMetricsStatistics

クラスは、 MulticlassClassificationMetricsStatistics の複数の観測に関する概要統計を保持し MulticlassClassificationMetrics ます。

MulticlassPredictionTransformer<TModel>

マルチクラス分類タスクを操作するための基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> です。

MultiFileSource

可能性のある複合パスを IMultiStreamSource としてラップします。

NoColumnAttribute

このメンバーを、の列として公開されていないとしてマークし IDataView DataViewSchema ます。

NumberDataViewType

標準の数値型。 このクラスは、直接インスタンス化できません。 この型の許可されたインスタンスはすべてシングルトンで、このクラスの静的プロパティとしてアクセスできます。

OneToOneTransformerBase

ペアの入力列と出力列に対して動作するトランスフォーマーの基本クラスです。

PredictionTransformerBase<TModel>

特徴列を持たないトランスフォーマーの基本クラス、または複数の特徴列。

PrimitiveDataViewType

すべてのプリミティブ型の抽象基本クラス。 これらの型の値は、所有権、変異、破棄について心配することなく自由にコピーできます。

RankingEvaluatorOptions

Ranのエバリュエーターの出力を制御するオプション

RankingMetrics

Rankers の評価結果。

RankingMetricsStatistics

クラスは、 RankingMetricsStatistics の複数の観測に関する概要統計を保持し RankingMetrics ます。

RankingPredictionTransformer<TModel>

順位付けタスクを操作するための基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> です。

RegressionMetrics

評価結果回帰アルゴリズム (監視学習アルゴリズム)。

RegressionMetricsStatistics

クラスは、 RegressionMetricsStatistics の複数の観測に関する概要統計を保持し RegressionMetrics ます。

RegressionPredictionTransformer<TModel>

回帰タスクを操作するための基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> です。

RowIdDataViewType

RowIdDataViewType 型です。 これには、の表現型があり DataViewRowId ます。 これには、単一の静的プロパティからアクセス可能な値を1つだけ含めることができ Instance ます。

RowToRowTransformerBase

新しい列を生成するトランスフォーマーの基底クラスですが、既存の列には影響しません。

SchemaAnnotationsExtensions

の一般的なコンテンツを簡単に使用できるようにする拡張メソッド Annotations

SchemaDefinition

このクラスは、型指定されたデータビューのスキーマを定義します。

SchemaDefinition.Column

データビューの1つの列。

SimpleFileHandle

単純なディスクベースのファイルハンドル。

SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>

を実装するすべてのトランスフォーマーの基本クラス ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> 。 これらはすべて、1つの特徴列で動作するすべてのトランスフォーマーです。

StructuredDataViewType

すべての非プリミティブ型の抽象基本クラス。

SvmLightLoader

これにより、SVM 形式に近い形式のデータが読み取られます。目標は、このローダーによって SVM の書式設定されたデータの大部分を解釈する必要があるということです。

SvmLightLoaderSaverCatalog
TextDataViewType

標準のテキスト型。 これには ReadOnlyMemory<T> 、型パラメーターを持つ表現型があり Char ます。 これには、単一の静的プロパティからアクセス可能な値を1つだけ含めることができ Instance ます。

TextLoader

テキストファイルを IDataView に読み込みます。 入力列から列への基本的なマッピングをサポート IDataView します。

TextLoader.Column

入力列を列にマップする方法について説明し IDataView ます。

TextLoader.Options

の設定 TextLoader

TextLoader.Range

出力列にマップする必要がある入力列のインデックスの範囲を指定します。

TimeSpanDataViewType

標準の timespan 型。 これには、の表現型があり TimeSpan ます。 これには、単一の静的プロパティからアクセス可能な値を1つだけ含めることができ Instance ます。

TransformerChain<TLastTransformer>

で終わるトランスフォーマーのチェーン (場合によっては TLastTransformer 空)。 空のチェーンの場合、 は TLastTransformer 常に です ITransformer

TrivialEstimator<TTransformer>

の単純な実装では、 IEstimator<TTransformer> 既にトランスフォーマーを持ち、のすべての呼び出しでそれを返し Fit(IDataView) ます。

具象実装では、トランスフォーマーから推論する簡単な方法がないため、スキーマ伝達機構を提供する必要があります。

VBufferEditor

インスタンスを作成するためのさまざまな方法 VBufferEditor<T>

VectorDataViewType

標準ベクター型。 このの表現型はで VBuffer<T> 、型パラメーターはに ItemType あります。

VectorTypeAttribute

メンバーをとしてマークできるようにします。これにより、主に、結果として VectorDataViewType 得られる配列の次元を設定できます。

構造体

DataViewRowId

の行の識別子として機能する構造体 IDataView 。 何百万ものレコードを含むデータセットの場合、これらの Id は一意である必要があるため、このような大きな構造体で値を保持する必要があります。 これらの Id は、パイプラインの前のコンポーネントの他の Id から派生し、構造を2つの上位および下位ビットに分割して、その衝突の変化をさらに軽減します。

VBuffer<T>

高密度表現とスパース表現の両方をサポートするバッファー。 これは、すべてのインスタンスの表現の種類です VectorDataViewType 。 このベクターの明示的に定義された値は、とを通じて公開され、 GetValues() 高密度でない場合は GetIndices() です。

VBufferEditor<T>

を入力してを編集できるオブジェクト VBuffer<T> Values Indices 。バッファーが高密度でない場合は。

インターフェイス

IFileHandle

ファイルハンドル。

IMultiStreamSource

読み取り用に開くことができるいくつかの項目を公開するためのインターフェイス。

IRowToRowMapper

このインターフェイスは、入力 DataViewRow を出力にマップ DataViewRow します。 通常、出力には、実装するクラスによって追加された入力列と新しい列の両方が含まれます。ただし、一部の実装では、入力列のサブセットが返される場合があります。 このインターフェイスはと似 Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper ていますが、入力ロールのマッピングがない点が異なります。そのため、再バインドするには、同じ入力列名を使用する必要があります。 このインターフェイスの実装は、通常、定義された入力に対して作成され DataViewSchema ます。

列挙型

DataKind

単純データ型を指定します。

SchemaDefinition.Direction
TransformerScope

この列挙型を使用すると、チェーン内の estimators (およびその後のトランスフォーマー) を ' タグ付け ' することができます。最も注目すべき例として、ラベル列に対する変換をスコアリングに使用しないようにする必要があるため、スコープはまたはにする必要があり Training TrainTest ます。