Microsoft.ML 名前空間

ML.NETのメインの名前空間。 アプリケーションと操作のコンテキスト、トランスフォーマーとトレーナーのカタログ、およびデータビュー処理用のコンポーネントが含まれています。

クラス

AlexNetExtension

これは、事前トレーニング済みの AlexNet モデルを使用するために DnnImageFeaturizerEstimator で使用される拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

AnomalyDetectionCatalog

トレーナーやエバリュエーターなどの異常検出コンポーネントのインスタンスを作成するために によって使用 MLContext されるクラス。

AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers

MLContext異常検出トレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

BinaryClassificationCatalog

MLContextトレーナーや calibrators などの二項分類コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers

二項分類 MLContext トレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog

MLContextバイナリ分類 calibrators のインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

BinaryLoaderSaverCatalog

DataOperationsCatalog IDataView 高パフォーマンスのバイナリ形式との間でオブジェクトを保存および読み取るためのコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

CategoricalCatalog

TransformsCatalog.CategoricalTransformsカテゴリトランスフォーマーコンポーネントを作成するための拡張メソッドのコレクション。

ClusteringCatalog

MLContextトレーナーなどのクラスタリングコンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

ClusteringCatalog.ClusteringTrainers

MLContextクラスタートレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

ConversionsCatalog

TransformsCatalogキーとバイナリベクターのマッピングトランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション

ConversionsExtensionsCatalog

データ変換およびマッピング トランスフォーマー コンポーネントのインスタンスを作成する の TransformsCatalog 拡張メソッドのコレクション。

CustomMappingCatalog

TransformsCatalogユーザー定義の1対1の行マッピングトランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドを格納しているクラス。

DatabaseLoaderCatalog

データベースから読み取るための拡張メソッドのコレクション DataOperationsCatalog

DataLoaderExtensions

1つ以上のファイルからデータを読み込むために使用されるクラスです。

DataOperationsCatalog

データを操作するコンポーネントを作成するために使用されるクラスですが、モデルのトレーニングパイプラインには含まれません。 には、データの読み込み、保存、キャッシュ、フィルター処理、シャッフル、および分割を行うためのコンポーネントが含まれています。

DataViewRow

データの論理行。 は、またはスタンドアロンの行の行である場合があり IDataView ます。

DataViewRowCursor

の行にカーソルを置いたときに使用されるクラス IDataView です。

DataViewSchema

またはのスキーマを表し IDataView DataViewRow ます。 スキーマは、のコレクション DataViewSchema.Column です。

DataViewSchema.Annotations

1つのスキーマ注釈 DataViewSchema.Column

DataViewSchema.Annotations.Builder

をビルドする操作を格納しているクラス DataViewSchema.Annotations

DataViewSchema.Builder

をビルドする操作を格納しているクラス DataViewSchema

DebuggerExtensions

デバッグ用のプレビューオブジェクトのインスタンスを作成するために使用されるクラスです。 注: このクラスとすべてのメソッドは、実稼働コードではなく、デバッグにのみ使用してください。

ExplainabilityCatalog

TransformsCatalogモデル explainability コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

ExpressionCatalog
ExtensionBaseAttribute

機能拡張のために使用されるすべての属性の基本属性型。

ExtensionsCatalog

TransformsCatalog欠損値トランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

FactorizationMachineExtensions

BinaryClassificationCatalogフィールド認識される因子分解トレーナーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

FeatureSelectionCatalog

TransformsCatalog特徴選択トランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

ForecastingCatalog

MLContext予測コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラスです。

ForecastingCatalog.Forecasters

MLContext予測トレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラスです。

IDataViewExtensions
ImageEstimatorsCatalog

TransformsCatalogイメージ処理トランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

InputOutputColumnPair

複数の列で動作するトランスフォーマーコンポーネントの入力列と出力列の名前を指定します。

KernelExpansionCatalog

TransformsCatalogカーネルメソッド機能エンジニアリングトランスフォーマーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

KMeansClusteringExtensions

ClusteringCatalog.ClusteringTrainersKmeans トレーナーのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

LearningPipelineExtensions

推定パイプラインとトランスフォーマーパイプラインのチェーンを可能にする拡張メソッド。

LightGbmExtensions

、、、およびの各カタログの拡張メソッドのコレクション RegressionCatalog.RegressionTrainers BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers RankingCatalog.RankingTrainers MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

LoggingEventArgs

Log イベントのデータを提供します。

MklComponentsCatalog

、、およびの拡張メソッドのコレクション RegressionCatalog.RegressionTrainers BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers です。これにより、 TransformsCatalog MKL (Math Kernel Library) トレーナーおよび変換コンポーネントが作成されます。

MLContext

すべての ML .net 操作の共通コンテキスト。 ユーザーによってインスタンス化されると、データの準備、特徴エンジニアリング、トレーニング、予測、モデルの評価を行うためのコンポーネントを作成することができます。 また、ログ記録、実行制御、および反復可能な乱数を設定する機能も使用できます。

ModelOperationsCatalog

トレーニング済みの MLContext モデルを保存して読み込むためにによって使用されるクラス。

ModelSaveContext

の実装のために、モデルをリポジトリに保存するための便利なコンテキストオブジェクト ICanSaveModel

MulticlassClassificationCatalog

MLContextトレーナーなどの多クラス分類コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

MLContext多クラス分類トレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

NormalizationCatalog

TransformsCatalog数値正規化コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

OnnxCatalog
OnnxExportExtensions
PcaCatalog

AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers、、およびカタログが、 TransformsCatalog プリンシパルコンポーネント分析 (PCA) コンポーネントのインスタンスを作成するために使用する拡張メソッドのコレクション。

PermutationFeatureImportanceExtensions

、、、およびで使用され RegressionCatalogBinaryClassificationCatalog MulticlassClassificationCatalog RankingCatalog 順列特徴の重要度のコンポーネントのインスタンスを作成するために使用される拡張メソッドのコレクション。

PredictionEngine<TSrc,TDst>

以前にトレーニングされたモデル (およびその前の変換パイプライン) に対して単一の予測を作成するためのクラスです。

PredictionEngineBase<TSrc,TDst>

以前にトレーニングされたモデル (および前の変換パイプライン) に対して単一の予測を作成するための基本クラスです。

RankingCatalog

MLContextトレーナーやエバリュエーターなどの順位付けコンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

RankingCatalog.RankingTrainers

MLContext順位付けトレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

RecommendationCatalog

推奨トレーナーとタスクのためのセントラルカタログ。

RecommendationCatalog.RecommendationTrainers
RecommenderCatalog
RegressionCatalog

MLContextトレーナーやエバリュエーターなどの回帰コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

RegressionCatalog.RegressionTrainers

MLContext回帰トレーナーのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

ResNet101Extension

これは、 DnnImageFeaturizerEstimator 事前トレーニング済みの ResNet101 モデルを使用するために、で使用される拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

ResNet18Extension

これは、 DnnImageFeaturizerEstimator 事前トレーニング済みの ResNet18 モデルを使用するために、で使用される拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

ResNet50Extension

これは、 DnnImageFeaturizerEstimator 事前トレーニング済みの ResNet50 モデルを使用するために、で使用される拡張メソッドです。 この拡張を含む NuGet もバイナリ モデル ファイルが含まれることが保証されます。

SchemaShape

受信スキーマに対する "要件" のセットと、送信スキーマの "promise" のセット。 これは、 DataViewSchema 列のサブセットであるだけでなく、 DataViewType ベクターおよびキーに対して正確なが指定されていないため、適切な方法よりも緩やかです。

StandardTrainersCatalog

トレーナー コンポーネントのインスタンスを作成する 、、および の RegressionCatalog.RegressionTrainers BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 拡張メソッドのコレクション。

TensorflowCatalog

は、 TensorFlowTransformer 次の2つのシナリオで使用されます。

  1. 事前トレーニング済みの [このフローモデルでのスコア付け]: このモードでは、変換によって、事前トレーニングされた [されていません] モデルから非表示のレイヤーの値が抽出され、ML .net パイプラインの特徴として出力が使用されます。
  2. での再トレーニングモデル:このモードでは、変換は ML .net パイプラインを介して渡されたユーザーデータを使用して、のフローモデルを実行します。 モデルがトレーニングされると、その出力はスコアリングの特徴として使用できるようになります。

TextCatalog

の拡張メソッドのコレクション TransformsCatalog

TextLoaderSaverCatalog

DataOperationsCatalogCsv や tsv などの区切られたテキストファイルから読み取るための拡張メソッドのコレクション。

TimeSeriesCatalog
TrainCatalogBase

トレーナーカタログの基本クラスです。

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

のサブクラス Microsoft.ML.TrainContext は、ほとんどの "拡張メソッド" フックオブジェクト (たとえば、など Trainers ) を提供します。 ユーザーコードは、拡張メソッドを呼び出すことによってのみ、これらのオブジェクトと対話します。 実際のコンポーネントコードを使用して、環境など、 Microsoft.ML.Data.CatalogUtils このオブジェクトからさらに "隠された" 情報を取得できます。

TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>

クロス検証を実行した結果。

TrainerInfo

トレーナーの特性。 各トレーナーの Info プロパティを介して公開されます。

TransformExtensionsCatalog

TransformsCatalog列を操作する変換コンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

TransformsCatalog

MLContext変換コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

MLContextカテゴリデータ変換コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

TransformsCatalog.ConversionTransforms

MLContext型変換データ変換コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

MLContext機能選択変換コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

TransformsCatalog.TextTransforms

MLContextテキストデータ変換コンポーネントのインスタンスを作成するためにによって使用されるクラス。

TreeExtensions

RegressionCatalog BinaryClassificationCatalog MulticlassClassificationCatalog RankingCatalog TransformsCatalog デシジョンツリートレーナーと featurizers のインスタンスを作成するために、、、、、およびによって使用される拡張メソッドのコレクション。

VisionCatalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainersImageClassification トレーナーコンポーネントのインスタンスを作成するための拡張メソッドのコレクション。

構造体

DataOperationsCatalog.TrainTestData

トレーニングセットとテストセットのデータセットのペア。

DataViewSchema.Column

このクラスは、特定のスキーマの1つの列を表します。

DataViewSchema.DetachedColumn

このクラスは、特定のにアタッチせずに、データビューの1つの列のスキーマを表し DataViewSchema ます。

SchemaShape.Column

インターフェイス

ICanSaveModel

モデルをリポジトリに保存する場合。 を実装 ICanSaveModel するクラスは、の明示的な実装を行う必要があり Save(ModelSaveContext) ます。 基底クラスを継承するクラス ICanSaveModel は、その基底クラスのによって呼び出された関数を上書きする必要があり Save(ModelSaveContext) ます (存在する場合)。

IDataLoader<TSource>

' Data loader ' は、特定の種類の入力を受け取り、それをに変換し IDataView ます。

IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>

場合によっては、' fit ' が必要になることがあり IDataLoader<TSource> ます。 Dataloader.log 推定は、それを行うオブジェクトです。

IDataView

クエリ演算子 (変換) の入力と出力。 これは、LINQ の場合と同等の基本的なデータパイプライン型です IEnumerable<T>

IEstimator<TTransformer>

(Spark の用語での) 推定は ' 未トレーニングのトランスフォーマー ' です。 トランスフォーマーを製造するには、データを ' fit ' する必要があります。 また、トランスフォーマーと同様に "スキーマの伝達" を提供しますが、ではなくを使用し SchemaShape DataViewSchema ます。

IPredictionTransformer<TModel>

フィールドに基づいてデータを変換できるすべてのトランスフォーマーのインターフェイス Microsoft.ML.IPredictor 。 このインターフェイスの実装には、特徴列がないか、複数の特徴列があります。また、 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> ML.Net のほとんどが実装するを実装することはできません。

ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

ISingleFeaturePredictionTransformer には、の名前 FeatureColumnName とその型 () が含まれてい FeatureColumnType ます。 このインターフェイスの実装では、を使用して、入力のデータをスコア付けすることができます。 IDataViewTransform(IDataView)

ITransformer

トランスフォーマーは、データを変換するコンポーネントです。 また、"スキーマの伝達" をサポートして、"このスキーマのデータはどのようにして、変換後にどのように見えるか" という質問に回答します。

列挙型

SchemaShape.Column.VectorKind

代理人

ValueGetter<TValue>

値を取得するデリゲート型。 これは、またはのデータに効率的にアクセスするために使用でき DataViewRow DataViewRowCursor ます。