共用方式為


Microsoft.ML.Transforms 命名空間

包含 資料轉換 元件的命名空間。

類別

ApproximatedKernelMappingEstimator

將向量資料行對應至低維度特徵空間。

ApproximatedKernelTransformer

ITransformer 因調整 ApproximatedKernelMappingEstimator 而產生。

ColumnConcatenatingEstimator

將一或多個輸入資料行串連至新的輸出資料行。

ColumnCopyingEstimator

IEstimator<TTransformer>ColumnCopyingTransformer

ColumnCopyingTransformer

ITransformer 因調整 ColumnCopyingEstimator 而產生。

ColumnSelectingEstimator

從 保留或卸載選取的資料行 IDataView

ColumnSelectingTransformer

ITransformer 因調整 ColumnSelectingEstimator 而產生。

CountFeatureSelectingEstimator

選取非預設值計數大於等於閾值的位置。

CustomMappingEstimator<TSrc,TDst>

將自訂對應函式套用至指定的輸入資料行。 結果將會在輸出資料行中。

CustomMappingFactory<TSrc,TDst>

自訂對應處理站的基底類型。

CustomMappingFactoryAttributeAttribute

將此屬性放在類型上,使其被視為自訂對應處理站。

CustomMappingTransformer<TSrc,TDst>

ITransformer 因調整 CustomMappingEstimator<TSrc,TDst> 而產生。

ExpressionEstimator

此估算器會將使用者提供的運算式套用 (指定為字串) 輸入資料行值,以產生新的輸出資料行值。

ExpressionTransformer

包含 資料轉換 元件的命名空間。

FeatureContributionCalculatingEstimator

FeatureContributionCalculatingTransformer 估算器。 計算每個輸入向量分數的模型特定個別特徵貢獻。

FeatureContributionCalculatingTransformer

ITransformer 因調整 FeatureContributionCalculatingEstimator 而產生。

GaussianKernel

Gaussian 核心。

GlobalContrastNormalizingEstimator

將套用全域對比正規化之輸入資料行中的) 向量正規化 (正規化。

HashingEstimator

HashingTransformer 估算器,其會雜湊單一值資料行或向量資料行。 針對向量資料行,它會個別雜湊處理每個位置。

HashingEstimator.ColumnOptions

描述轉換器如何處理一個資料行組。

HashingTransformer

ITransformer 因調整 HashingEstimator 而產生。

KernelBase

這個類別表示應該由 ApproximatedKernelTransformer 近似的核心。 .

KeyToBinaryVectorMappingEstimator

KeyToBinaryVectorMappingTransformer 估算器。 將索引鍵類型轉換為其原始值的對應二進位表示。

KeyToBinaryVectorMappingTransformer

ITransformer 因調整 KeyToBinaryVectorMappingEstimator 而產生。

KeyToValueMappingEstimator

KeyToValueMappingTransformer 估算器。 將索引鍵類型轉換回其原始值。

KeyToValueMappingTransformer

ITransformer 因調整 KeyToValueMappingEstimator 而產生。

KeyToVectorMappingEstimator

KeyToVectorMappingTransformer 估算器。 將索引鍵的值對應至 的 Single 已知大小向量。

KeyToVectorMappingTransformer

ITransformer 因調整 KeyToVectorMappingEstimator 而產生。

LaplacianKernel

Laplacian 核心。

LpNormNormalizingEstimator

將輸入資料行中的向量標準化 (調整為單位標準) 向量。 使用者可指定所使用的標準類型。

LpNormNormalizingEstimatorBase

GlobalContrastNormalizingEstimator 正規化程式的基底估算器類別 LpNormNormalizingEstimator

LpNormNormalizingTransformer

ITransformer 因調整 LpNormNormalizingEstimatorGlobalContrastNormalizingEstimator 而產生。

MissingValueIndicatorEstimator

IEstimator<TTransformer>MissingValueIndicatorTransformer

MissingValueIndicatorTransformer

ITransformer 因調整 MissingValueIndicatorEstimator 而產生。

MissingValueReplacingEstimator

IEstimator<TTransformer>MissingValueReplacingTransformer

MissingValueReplacingTransformer

ITransformer 因調整 MissingValueReplacingEstimator 而產生。

MutualInformationFeatureSelectingEstimator

使用標籤資料行來選取所有指定資料行之間的頂端 K 位置, (您可以藉由觀察指定資料行的值) 來瞭解標籤。

NormalizingEstimator

IEstimator<TTransformer>NormalizingTransformer

NormalizingTransformer

ITransformer 因調整 NormalizingEstimator 而產生。

NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>

模擬正規化轉換所產生的模型參數。

NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>

將資料貯體化為量化所產生的模型參數,單調增加 UpperBounds 。 在大部分情況下,此值 Density 會從 bin 到 bin 常數。 ///

NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>

累加分配正規化轉換所產生的模型參數。 累加密度函式是由 參數化 MeanStandardDeviation 並在調整期間觀察到的 。

NormalizingTransformer.NormalizerModelParametersBase

所有資料正規化工具模型的基類,例如 NormalizingTransformer.AffineNormalizerModelParameters<TData>NormalizingTransformer.BinNormalizerModelParameters<TData>NormalizingTransformer.CdfNormalizerModelParameters<TData>

OneHotEncodingEstimator

將一或多個類別值的輸入資料行轉換成一個經常性編碼向量的輸出資料行。

OneHotEncodingTransformer

ITransformer 因調整 OneHotEncodingEstimator 而產生。

OneHotHashEncodingEstimator

將類別值的一或多個輸入資料行轉換成雜湊型單熱編碼向量的輸出資料行。

OneHotHashEncodingTransformer

ITransformer 因調整 OneHotHashEncodingEstimator 而產生。

PrincipalComponentAnalysisTransformer

PCA 是一種縮減維度轉換,可將特徵向量投影計算到低階子空間。

PrincipalComponentAnalyzer

PCA 是一種縮減維度轉換,可將特徵向量投影計算到低階子空間。

StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>

將自訂對應函式套用至指定的輸入資料行,同時允許個別資料指標狀態。 結果將會在輸出資料行中。

StatefulCustomMappingFactory<TSrc,TDst,TState>

具狀態自訂對應處理站的基底類型。

StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>

ITransformer 因調整 StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> 而產生。

TensorFlowEstimator

會在 TensorFlowTransformer 下列兩個案例中使用 。

  1. 使用預先定型 的 TensorFlow 模型評分:在此模式中,轉換會從預先定型的 Tensorflow 模型中擷取隱藏層的值,並使用輸出作為 ML.Net 管線中的功能。
  2. 重新定型 TensorFlow 模型:在此模式中,轉換會使用透過 ML.Net 管線傳遞的使用者資料重新定型 TensorFlow 模型。 模型定型之後,就可以將輸出當做評分的功能使用。
TensorFlowModel

這個類別會保存 TensorFlow 模型和會話的相關資訊。 它提供一些方便的方法來查詢模型架構,以及建立 TensorFlowEstimator 物件。

TensorFlowTransformer

ITransformerTensorFlowEstimator

TransformInputBase

所有轉換輸入的基類。

TypeConvertingEstimator

TypeConvertingTransformer 估算器。 將基礎輸入資料行類型轉換為新類型。 輸入和輸出資料行類型必須相容。 PrimitiveDataViewType

TypeConvertingTransformer

ITransformer 因調整 TypeConvertingEstimator 而產生。

ValueMappingEstimator

使用輸入資料中的值組建立索引鍵/值對應的估算器 ValueMappingTransformerPrimitiveDataViewType

ValueMappingEstimator<TKey,TValue>

使用輸入資料中的值組建立索引鍵/值對應的估算器 ValueMappingTransformerPrimitiveDataViewType

ValueMappingTransformer

ITransformer 因調整 ValueMappingEstimator 而產生。

ValueToKeyMappingEstimator

IEstimator<TTransformer>ValueToKeyMappingTransformer 。 例如,將一組類別值 (,例如,美國州縮寫) 轉換成數值索引鍵值 (,例如 1-50) 。 數值索引鍵可以直接由分類演算法使用。

ValueToKeyMappingTransformer

ITransformer 因調整 ValueToKeyMappingEstimator 而產生。

VectorWhiteningEstimator

包含 資料轉換 元件的命名空間。

VectorWhiteningTransformer

包含 資料轉換 元件的命名空間。

介面

IFunctionProvider

此介面可讓您使用其他函式擴充 ExprTransform 語言。

列舉

ErrId

包含 資料轉換 元件的命名空間。

LpNormNormalizingEstimatorBase.NormFunction

單位標準向量的類型會重新調整為 。 此列舉會序列化。

MissingValueReplacingEstimator.ReplacementMode

取代遺漏值的可能方式。

OneHotEncodingEstimator.OutputKind

包含 資料轉換 元件的命名空間。

ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality

控制輸出索引鍵的順序。

WhiteningKind

要使用的向量白化技術。 ZCA 白化可確保白化與原始變數之間的平均共變數是最大的。 相反地,PCA 白化會導致以平方共變數測量的最大壓縮白化變數。

委派

SignatureFunctionProvider

包含 資料轉換 元件的命名空間。