Microsoft.ML 命名空间
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ML.NET 的main命名空间。 包含应用程序和操作上下文、转换器和培训师目录以及用于数据视图处理的组件。
类
结构
DataOperationsCatalog.TrainTestData |
一对数据集,用于训练集和测试集。 |
DataViewSchema.Column |
此类描述特定架构中的一列。 |
DataViewSchema.DetachedColumn |
此类表示数据视图的一列的架构,而不附加特定 DataViewSchema。 |
SchemaShape.Column |
ML.NET 的main命名空间。 包含应用程序和操作上下文、转换器和培训师目录以及用于数据视图处理的组件。 |
接口
ICanSaveModel |
用于将模型保存到存储库中。 实现的 ICanSaveModel 类应执行 的 Save(ModelSaveContext)显式实现。 从基类继承的 ICanSaveModel 类应覆盖该基类中由 Save(ModelSaveContext) 调用的函数(如果有)。 |
IDataLoader<TSource> |
“数据加载程序”接受某种类型的输入,并将其转换为 IDataView。 |
IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader> |
有时我们需要“拟合”一个 IDataLoader<TSource>。 DataLoader 估算器是执行该估算的对象。 |
IDataView |
查询运算符的输入和输出 (转换) 。 这是基本数据管道类型,与 IEnumerable<T> LINQ 相当。 |
IEstimator<TTransformer> |
Spark 术语) 中的估算器 (是“未训练的转换器”。 它需要“拟合”数据才能制造转换器。 它还提供“架构传播”,就像转换器一样,但通过 SchemaShape 而不是 DataViewSchema。 |
IPredictionTransformer<TModel> |
可基于字段转换数据的所有转换器的 Microsoft.ML.IPredictor 接口。 此接口的实现要么没有功能列,要么具有多个特征列,并且无法实现 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>大多数 ML.Net 转换程序实现的 。 |
ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> |
ISingleFeaturePredictionTransformer 包含 的名称 FeatureColumnName 及其类型 FeatureColumnType。 此接口的实现能够通过 对输入 IDataView 的数据进行评分 Transform(IDataView) |
ITransformer |
转换器是转换数据的组件。 它还支持“架构传播”,以回答“转换后具有此架构的数据的外观如何?”的问题。 |
枚举
SchemaShape.Column.VectorKind |
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委托
ValueGetter<TValue> |
用于获取值的委托类型。 这可用于高效访问 或 DataViewRowCursor中的数据DataViewRow。 |
反馈
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