Microsoft.ML.Data Namespace

Auswertungsergebnisse für die Anomalieerkennung (unüberwachter Lernalgorithmus).

Basisklasse für das ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeiten an Anomalieerkennungsaufgaben.

Auswertungsergebnisse für binäre Klassifizierer mit Ausnahme von probabilistischen Metriken.

Die BinaryClassificationMetricsStatistics -Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von BinaryClassificationMetrics.

Diese Klasse stellt einen Datenpunkt auf Precision-Recall Kurve für die binäre Klassifizierung dar.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an binären Klassifizierungsaufgaben.

Der boolesche Standardtyp. Dies hat den Darstellungstyp Boolean. Beachten Sie, dass dieser nur einen möglichen Wert haben kann, auf den die statische Singleton-Eigenschaft zugreifen Instancekann.

Auswertungsergebnisse für binäre Klassifizierer, einschließlich probabilistischer Metriken.

Die Metriken, die nach der Auswertung der Clusteringvorhersagen generiert wurden.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Clusteringaufgaben.

ITransformer die sich aus dem Anpassen einer ColumnConcatenatingEstimatorergibt.

Erweiterungsmethoden, mit denen Werte einer einzelnen Spalte eines IDataView als IEnumerable<T>extrahiert werden können.

Ermöglicht es einem Member, den Spaltennamen direkt anzugeben IDataView , im Gegensatz zum Standardverhalten, den Membernamen als Spaltennamen zu verwenden.

Diese Klasse stellt einen Datenladeprogramm dar, der nach dem Laden eine Transformatorkette anwendet. Es verfügt auch über Methoden, um sich selbst in einem Repository zu speichern.

Eine Schätzerklasse für zusammengesetzte Datenladeprogramme. Es kann verwendet werden, um einen "trainierbaren smart data loader" zu erstellen, obwohl dieses Muster nicht sehr häufig ist.

Stellt die Konfusionsmatrix der Klassifizierungsergebnisse dar.

Namespace, der Das Laden und Speichern von Daten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Beschreibt, wie eine Eingabespalte einer IDataView Spalte zugeordnet werden soll.

Die Einstellungen für DatabaseLoader

Gibt den Bereich der Indizes oder Namen von Eingabespalten an, die einer Ausgabespalte zugeordnet werden sollen.

Macht die Daten verfügbar, die zum Öffnen einer Datenbank zum Lesen erforderlich sind.

Diese Klasse stellt eine eifrige "Vorschau" eines dar IDataView.

Namespace, der Das Laden und Speichern von Daten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Namespace, der Das Laden und Speichern von Daten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Dies ist die abstrakte Basisklasse für alle Typen im IDataView Typsystem.

DataViewTypeAttribute sollte verwendet werden, um Klasseneigenschaften und -felder zu ergänzen, wenn die Instanzen dieser Klasse als ML.NET IDataViewgeladen werden. Die Funktion Register() wird aufgerufen, um ein für ein DataViewTypeType mit seinen Attributes zu registrieren. Immer wenn ein Wert, der für den registrierten Type und dessen Attributes eingegeben wurde, ist der Typ dieses Werts (d. h. ein Type) in IDataView der zugeordneten DataViewType.

Eine Singletonklasse zum Verwalten der Zuordnung zwischen ML.NET DataViewType und C# Type. Um den benutzerdefinierten Spaltentyp in IDataViewzu unterstützen, muss der der Spalte zugrunde liegende Typ (z. B. der Typ einer C#-Klasse) bei einer von DataViewTypeabgeleiteten Klasse registriert werden.

Der Standard-Datums-Uhrzeittyp. Dies hat den Darstellungstyp DateTime. Beachten Sie, dass dieser nur einen möglichen Wert haben kann, auf den die statische Singleton-Eigenschaft zugreifen Instancekann.

Der Standard-Datumstimeoffsettyp. Dies hat den Darstellungstyp DateTimeOffset. Beachten Sie, dass dieser nur einen möglichen Wert haben kann, auf den die statische Singleton-Eigenschaft zugreifen Instancekann.

Stellt eine Kette (potenziell leer) von Schätzern dar, die mit einer TLastTransformerenden. Wenn die Kette leer ist, TLastTransformer ist immer ITransformer.

Umschließt eine IFileHandle als IMultiStreamSource.

IEstimator<TTransformer>für .ImageLoadingTransformer

ITransformer die sich aus dem Anpassen eines ImageLoadingEstimatorergibt.

Definiert die Kardinalität oder Anzahl gültiger Werte einer KeyDataViewType Spalte. Dies muss streng positiv sein. Sie wird von TextLoader und TypeConvertingEstimatorverwendet.

Typ, der kategorische oder enumerierte Werte darstellt, die am häufigsten für die Werte von Bezeichnungen in Multiklassenklassifizierungsmodellen verwendet werden.

Lassen Sie zu, dass member als KeyDataViewTypemarkiert wird.

Zulassen, dass Member die Zuordnung zu Feldern in einer Textdatei angeben kann. Verwenden Sie ColumnNameAttribute, um den Namen der IDataView Spalte zu überschreiben.

Zulassen, dass Member die Zuordnung zu Feldern in der Datenbank angeben kann. Verwenden Sie ColumnNameAttribute, um den Namen der IDataView Spalte zu überschreiben.

Die MetricsStatistics-Klasse berechnet Zusammenfassungsstatistiken für mehrere Beobachtungen einer Metrik.

Stellen Sie Schnittstellen für Imageerstellungsvorgänge bereit.

Auswertungsergebnisse für klassenübergreifende Klassifizierungstrainer.

Die MulticlassClassificationMetricsStatistics -Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von MulticlassClassificationMetrics.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Mehrklassenklassifizierungsaufgaben.

Umschließt einen potenziell zusammengesetzten Pfad als IMultiStreamSource.

Markieren Sie diesen Member als nicht verfügbar gemacht als IDataView Spalte im DataViewSchema.

Der Standardnummerntyp. Diese Klasse kann nicht direkt instanziiert werden. Alle zulässigen Instanzen dieses Typs sind Singletons und sind als statische Eigenschaften für diese Klasse zugänglich.

Basisklasse für Transformator, die auf Ein- und Ausgabespalten von Paaren arbeitet.

Basisklasse für Transformatoren ohne Featurespalte oder mehr als eine Featurespalte.

Die abstrakte Basisklasse für alle primitiven Typen. Werte dieser Typen können frei kopiert werden, ohne sich um Besitz, Mutation oder Entsorgung zu kümmern.

Optionen zum Steuern der Ausgabe des RankingEvaluators

Auswertungsergebnisse für Ranker.

Die RankingMetricsStatistics -Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von RankingMetrics.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Rangfolgeaufgaben.

Regressionsalgorithmen für Auswertungsergebnisse (überwachter Lernalgorithmus).

Die RegressionMetricsStatistics -Klasse enthält Zusammenfassungsstatistiken über mehrere Beobachtungen von RegressionMetrics.

Basisklasse für die ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> Arbeit an Regressionstasks.

Der RowIdDataViewType-Typ. Dies hat den Darstellungstyp DataViewRowId. Beachten Sie, dass dieser nur einen möglichen Wert haben kann, auf den die statische Singleton-Eigenschaft zugreifen Instancekann.

Basisklasse für Transformatoren, die neue Spalten erzeugen, aber keine Auswirkungen auf vorhandene Spalten haben.

Erweiterungsmethoden, um die einfache Nutzung von beliebten Inhalten von Annotationszu erleichtern.

Diese Klasse definiert ein Schema einer typisierten Datenansicht.

Eine Spalte der Datenansicht.

Ein einfaches datenträgerbasiertes Dateihandle.

Die Basisklasse für alle Transformatoren, die implementieren ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>. Dies sind alle Transformatoren, die mit einer Featurespalte funktionieren.

Die abstrakte Basisklasse für alle nicht primitiven Typen.

Dadurch wird versucht, Daten in einem Format in der Nähe des SVM-Light-Formats zu lesen, wobei der Großteil der SVM-Light-formatierten Daten von diesem Ladeprogramm interpretiert werden kann.

Namespace, der Das Laden und Speichern von Daten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Der Standardtexttyp. Dies hat den Darstellungstyp mit ReadOnlyMemory<T> dem Typparameter Char. Beachten Sie, dass dieser nur einen möglichen Wert haben kann, auf den die statische Singleton-Eigenschaft zugreifen Instancekann.

Lädt eine Textdatei in eine IDataView. Unterstützt die grundlegende Zuordnung von Eingabespalten zu IDataView Spalten.

Beschreibt, wie eine Eingabespalte einer IDataView Spalte zugeordnet werden soll.

Die Einstellungen für TextLoader

Gibt den Bereich der Indizes von Eingabespalten an, der einer Ausgabespalte zugeordnet werden soll.

Der Standardzeitbereichstyp. Dies hat den Darstellungstyp .TimeSpan Beachten Sie, dass dieser nur einen möglichen Wert haben kann, auf den die statische Singleton-Eigenschaft Instancezugreifen kann.

Eine Kette von Transformatoren (möglicherweise leer), die mit einem TLastTransformerenden. Für eine leere Kette TLastTransformer ist immer ITransformer.

Die triviale Implementierung von IEstimator<TTransformer> , die bereits über den Transformator verfügt und ihn bei jedem Aufruf von zurückgibt Fit(IDataView).

Konkrete Implementierungen müssen noch den Mechanismus der Schemaweitergabe bereitstellen, da es keine einfache Möglichkeit gibt, ihn aus dem Transformator abzuleiten.

Verschiedene Methoden zum Erstellen von VBufferEditor<T> Instanzen.

Der Standardvektortyp. Der Darstellungstyp dieser ist VBuffer<T>, wobei der type-Parameter in ItemTypeist.

Ermöglicht das Markieren eines Elements als , VectorDataViewTypewobei in erster Linie die Dimensionalität des resultierenden Arrays festgelegt werden kann.

Eine Struktur, die als Bezeichner einer Zeile von IDataViewdient. Für Datasets mit Millionen von Datensätzen müssen diese IDs eindeutig sein, daher ist es erforderlich, dass eine so große Struktur die Werte enthält. Diese IDs werden von anderen IDs der vorherigen Komponenten der Pipelines abgeleitet und teilen die Struktur in zwei teile: hohe Reihenfolge und niedrige Reihenfolge der Bits und reduzieren die Änderungen dieser Kollisionen noch weiter.

Ein Puffer, der sowohl dichte als auch spärliche Darstellungen unterstützt. Dies ist der Darstellungstyp für alle VectorDataViewType Instanzen. Die explizit definierten Werte dieses Vektors werden durch GetValues() und verfügbar gemacht, falls nicht dicht GetIndices().

Ein Objekt, das eine bearbeiten VBuffer<T> kann, indem es ausfüllt Values (und Indices wenn der Puffer nicht dicht ist).

Ein Dateihandle.

Eine Schnittstelle zum Verfügbarmachen einer Anzahl von Elementen, die zum Lesen geöffnet werden können.

Diese Schnittstelle ordnet eine Eingabe DataViewRow einer Ausgabe DataViewRowzu. In der Regel enthält die Ausgabe sowohl die Eingabespalten als auch neue Spalten, die von der implementierenden Klasse hinzugefügt wurden, obwohl einige Implementierungen möglicherweise eine Teilmenge der Eingabespalten zurückgeben. Diese Schnittstelle ähnelt Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper, außer dass sie über keine Eingaberollenzuordnungen verfügt, sodass zum erneuten Binden dieselben Eingabespaltennamen verwendet werden müssen. Implementierungen dieser Schnittstelle werden in der Regel über die definierte Eingabe DataViewSchemaerstellt.

Gibt einen einfachen Datentyp an.

Gibt das Farbdatenformat für jedes Pixel des Bildes an.

Namespace, der Das Laden und Speichern von Daten, Datenschemadefinitionen und Komponenten für Modellschulungsmetriken enthält.

Diese Aufzählung ermöglicht es, die Schätzer (und anschließend Transformatoren) in der Kette zu "markieren", "nur für training", "für Training und Auswertung" usw. zu verwenden. Das bemerkenswerteste Beispiel ist, dass Transformationen über die Bezeichnungsspalte nicht für die Bewertung verwendet werden sollten, sodass der Bereich oder TrainTestsein Training sollte.