Microsoft.ML.Data Пространство имен

Пространство имен, содержащее загрузку и сохранение данных, определения схем данных и компоненты метрик обучения модели.

Классы

AnomalyDetectionMetrics	Результаты оценки для обнаружения аномалий (алгоритм неконтролируемого обучения).
AnomalyPredictionTransformer<TModel>	Базовый ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> класс для работы над задачами обнаружения аномалий.
BinaryClassificationMetrics	Результаты оценки для двоичных классификаторов, за исключением вероятностных метрик.
BinaryClassificationMetricsStatistics	Класс BinaryClassificationMetricsStatistics содержит сводную статистику по нескольким наблюдениям BinaryClassificationMetrics.
BinaryPrecisionRecallDataPoint	Этот класс представляет одну точку данных на Precision-Recall кривой для двоичной классификации.
BinaryPredictionTransformer<TModel>	Базовый класс для работы с ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> задачами двоичной классификации.
BooleanDataViewType	Стандартный логический тип. Имеет тип Booleanпредставления . Обратите внимание, что это может иметь только одно возможное значение, доступное одноэлементным статическим свойством Instance.
CalibratedBinaryClassificationMetrics	Результаты оценки для двоичных классификаторов, включая вероятностные метрики.
ClusteringMetrics	Метрики, созданные после оценки кластеризация прогнозов.
ClusteringPredictionTransformer<TModel>	Базовый ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> класс для работы над кластеризация задачами.
ColumnConcatenatingTransformer	ITransformerрезультатом установки .ColumnConcatenatingEstimator
ColumnCursorExtensions	Методы расширения, позволяющие извлекать значения одного столбца в IDataView виде IEnumerable<T>.
ColumnNameAttribute	Позволяет элементу указать IDataView имя столбца напрямую, в отличие от поведения по умолчанию при использовании имени элемента в качестве имени столбца.
CompositeDataLoader<TSource,TLastTransformer>	Этот класс представляет загрузчик данных, который применяет цепочку преобразователя после загрузки. Он также содержит методы для сохранения себя в репозитории.
CompositeLoaderEstimator<TSource,TLastTransformer>	Класс оценщика для загрузчика составных данных. Его можно использовать для создания "обучаемого интеллектуального загрузчика данных", хотя этот шаблон не очень распространен.
ConfusionMatrix	Представляет матрицу неточностей результатов классификации.
DatabaseLoader	Пространство имен, содержащее загрузку и сохранение данных, определения схем данных и компоненты метрик обучения модели.
DatabaseLoader.Column	Описывает, как входной столбец должен быть сопоставлен со столбцом IDataView .
DatabaseLoader.Options	Параметры для DatabaseLoader
DatabaseLoader.Range	Указывает диапазон индексов или имен входных столбцов, которые должны быть сопоставлены с выходным столбцом.
DatabaseSource	Предоставляет данные, необходимые для открытия базы данных для чтения.
DataDebuggerPreview	Этот класс представляет собой неотложную "предварительную версию IDataView" объекта .
DataDebuggerPreview.ColumnInfo	Пространство имен, содержащее загрузку и сохранение данных, определения схем данных и компоненты метрик обучения модели.
DataDebuggerPreview.RowInfo	Пространство имен, содержащее загрузку и сохранение данных, определения схем данных и компоненты метрик обучения модели.
DataViewType	Это абстрактный базовый класс для всех типов в системе IDataView типов.
DataViewTypeAttribute	DataViewTypeAttribute следует использовать для оформления свойств и полей класса, если экземпляры этого класса будут загружены как ML.NET IDataView. Функция Register() будет вызвана DataViewType для регистрации для с Type его Attributes. Всякий раз, когда значение вводится в зарегистрированный Type объект и его Attributeзначения, тип этого значения (т. е. Type) в IDataView будет связан с DataViewType.
DataViewTypeManager	Одноэлементный класс для управления сопоставлением между ML.NET DataViewType и C# Type. Для поддержки настраиваемого типа столбца в IDataViewнеобходимо зарегистрировать базовый тип столбца (например, тип класса C#) с классом, производным от DataViewType.
DateTimeDataViewType	Стандартный тип даты и времени. Имеет тип DateTimeпредставления . Обратите внимание, что это может иметь только одно возможное значение, доступное одноэлементным статическим свойством Instance.
DateTimeOffsetDataViewType	Стандартный тип смещения даты и времени. Имеет тип DateTimeOffsetпредставления . Обратите внимание, что это может иметь только одно возможное значение, доступное одноэлементным статическим свойством Instance.
EstimatorChain<TLastTransformer>	Представляет цепочку (потенциально пустую) оценщиков, заканчивающуюся на TLastTransformer. Если цепочка пуста, TLastTransformer всегда ITransformerимеет значение .
FileHandleSource	Заключает в оболочку IFileHandle как IMultiStreamSource.
ImageLoadingEstimator	IEstimator<TTransformer>ImageLoadingTransformerдля .
ImageLoadingTransformer	ITransformerрезультатом установки .ImageLoadingEstimator
KeyCount	Определяет кратность или количество допустимых значений столбца KeyDataViewType . Это должно быть строго положительным. Он используется TextLoader в и TypeConvertingEstimator.
KeyDataViewType	Тип, представляющий категориальные или перечислимые значения, которые чаще всего используются для значений меток в моделях многоклассовой классификации.
KeyTypeAttribute	Разрешить помечать элемент как KeyDataViewType.
LoadColumnAttribute	Разрешить члену указывать сопоставление с полями в текстовом файле. Чтобы переопределить имя столбца, IDataView используйте ColumnNameAttribute.
LoadColumnNameAttribute	Разрешить члену указывать сопоставление с полями в базе данных. Чтобы переопределить имя столбца, IDataView используйте ColumnNameAttribute.
MetricStatistics	Класс MetricsStatistics вычисляет сводную статистику по нескольким наблюдениям за метрикой.
MLImage	Предоставление интерфейсов для операций с изображениями.
MulticlassClassificationMetrics	Результаты оценки для многоклассовых инструкторов классификации.
MulticlassClassificationMetricsStatistics	Класс MulticlassClassificationMetricsStatistics содержит сводную статистику по нескольким наблюдениям MulticlassClassificationMetrics.
MulticlassPredictionTransformer<TModel>	Базовый ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> класс для работы над задачами многоклассовой классификации.
MultiFileSource	Заключает потенциально составной путь в виде IMultiStreamSource.
NoColumnAttribute	Пометьте этот элемент как не предоставляемый IDataView как столбец в DataViewSchema.
NumberDataViewType	Стандартный тип номера. Этот класс не является непосредственным экземпляром. Все разрешенные экземпляры этого типа являются одноэлементными и доступны как статические свойства этого класса.
OneToOneTransformerBase	Базовый класс для преобразователя, который работает с парами входных и выходных столбцов.
PredictionTransformerBase<TModel>	Базовый класс для преобразователей без столбца признаков или нескольких столбцов признаков.
PrimitiveDataViewType	Абстрактный базовый класс для всех примитивных типов. Значения этих типов можно свободно копировать, не беспокоясь о владении, изменении или удалении.
RankingEvaluatorOptions	Параметры для управления выходными данными RankingEvaluator
RankingMetrics	Результаты оценки для ранжистов.
RankingMetricsStatistics	Класс RankingMetricsStatistics содержит сводную статистику по нескольким наблюдениям RankingMetrics.
RankingPredictionTransformer<TModel>	Базовый класс для работы над ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> задачами ранжирования.
RegressionMetrics	Алгоритмы регрессии результатов оценки (алгоритм контролируемого обучения).
RegressionMetricsStatistics	Класс RegressionMetricsStatistics содержит сводную статистику по нескольким наблюдениям RegressionMetrics.
RegressionPredictionTransformer<TModel>	Базовый ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> класс для работы с задачами регрессии.
RowIdDataViewType	Тип RowIdDataViewType. Имеет тип DataViewRowIdпредставления . Обратите внимание, что это может иметь только одно возможное значение, доступное одноэлементным статическим свойством Instance.
RowToRowTransformerBase	Базовый класс для преобразователя, который создает новые столбцы, но не влияет на существующие.
SchemaAnnotationsExtensions	Методы расширения для упрощения использования популярного содержимого Annotations.
SchemaDefinition	Этот класс определяет схему типизированного представления данных.
SchemaDefinition.Column	Один столбец представления данных.
SimpleFileHandle	Простой дескриптор файла на диске.
SingleFeaturePredictionTransformerBase<TModel>	Базовый класс для всех преобразователей, реализующих ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>. Это все преобразователи, которые работают с одним столбцом признаков.
StructuredDataViewType	Абстрактный базовый класс для всех не примитивных типов.
SvmLightLoader	При этом выполняется попытка чтения данных в формате, близком к формату SVM-light. Цель состоит в том, чтобы большинство данных в формате SVM-light были интерпретированы этим загрузчиком.
SvmLightLoaderSaverCatalog	Пространство имен, содержащее загрузку и сохранение данных, определения схем данных и компоненты метрик обучения модели.
TextDataViewType	Стандартный тип текста. Имеет тип представления с параметром ReadOnlyMemory<T>Charтипа . Обратите внимание, что это может иметь только одно возможное значение, доступное одноэлементным статическим свойством Instance.
TextLoader	Загружает текстовый файл в IDataView. Поддерживает базовое сопоставление входных столбцов со IDataView столбцами.
TextLoader.Column	Описывает, как входной столбец должен быть сопоставлен со столбцом IDataView .
TextLoader.Options	Параметры для TextLoader
TextLoader.Range	Задает диапазон индексов входных столбцов, которые должны быть сопоставлены с выходным столбцом.
TimeSpanDataViewType	Стандартный тип временной области. Имеет тип TimeSpanпредставления . Обратите внимание, что это может иметь только одно возможное значение, доступное одноэлементным статическим свойством Instance.
TransformerChain<TLastTransformer>	Цепочка преобразователей (возможно, пустая), заканчивающаяся на TLastTransformer. Для пустой цепочки TLastTransformer всегда ITransformerимеет значение .
TrivialEstimator<TTransformer>	Тривиальная реализация IEstimator<TTransformer> , которая уже имеет преобразователь и возвращает его при каждом вызове Fit(IDataView). Конкретные реализации по-прежнему должны предоставлять механизм распространения схемы, так как нет простого способа вывести его из преобразователя.
VBufferEditor	Различные методы создания VBufferEditor<T> экземпляров.
VectorDataViewType	Стандартный тип вектора. Тип представления — VBuffer<T>, где параметр типа находится в ItemType.
VectorTypeAttribute	Позволяет помечать элемент как VectorDataViewType, в первую очередь позволяя задать размерность результирующего массива.

Структуры

DataViewRowId	Структура, служающая идентификатором строки .IDataView Для наборов данных с миллионами записей эти идентификаторы должны быть уникальными, поэтому требуется такая большая структура для хранения значений. Эти идентификаторы являются производными от других идентификаторов предыдущих компонентов конвейеров и разделяют структуру на два: высокий порядок и низкий порядок битов, что еще больше уменьшает изменения этих конфликтов.
VBuffer<T>	Буфер, поддерживающий как плотные, так и разреженные представления. Это тип представления для всех VectorDataViewType экземпляров. Явно определенные значения этого вектора предоставляются через GetValues() и , если не плотные, GetIndices().
VBufferEditor<T>	Объект, способный редактировать путем VBuffer<T> заполнения Values (и Indices , если буфер не является плотным).

Интерфейсы

IFileHandle	Дескриптор файла.
IMultiStreamSource	Интерфейс для предоставления определенного количества элементов, которые можно открыть для чтения.
IRowToRowMapper	Этот интерфейс сопоставляет входные данные DataViewRow с выходными данными DataViewRow. Как правило, выходные данные содержат как входные столбцы, так и новые столбцы, добавленные реализующим классом, хотя некоторые реализации могут возвращать подмножество входных столбцов. Этот интерфейс аналогичен Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper, за исключением того, что он не имеет сопоставлений входных ролей, поэтому для повторной привязки необходимо использовать те же имена входных столбцов. Реализации этого интерфейса обычно создаются поверх определенных входных данных DataViewSchema.

Перечисления

DataKind	Задает простой тип данных.
MLPixelFormat	Указывает формат данных о цвете для каждого пикселя изображения.
SchemaDefinition.Direction	Пространство имен, содержащее загрузку и сохранение данных, определения схем данных и компоненты метрик обучения модели.
TransformerScope	Это перечисление позволяет "помечать" оценщики (а затем преобразователи) в цепочке для использования "только для обучения", "для обучения и оценки" и т. д. Наиболее примечаемым примером является то, что преобразования по столбцу метки не следует использовать для оценки, поэтому область должно быть Training или TrainTest.