Microsoft.ML.Data Ad Alanı

Anomali algılama (denetimsiz öğrenme algoritması) için değerlendirme sonuçları.

Anomali algılama görevleri üzerinde çalışmaya yönelik temel sınıf ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> .

Olasılığa dayalı ölçümler hariç, ikili sınıflandırıcılar için değerlendirme sonuçları.

sınıfı, BinaryClassificationMetricsStatistics birden çok gözleminin özet istatistiklerini BinaryClassificationMetricstutar.

Bu sınıf, ikili sınıflandırma için Precision-Recall eğrideki bir veri noktasını temsil eder.

İkili sınıflandırma görevleri üzerinde çalışmak için ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> temel sınıf.

Standart boole türü. Bu, temsil türüne Booleansahiptir. Bunun tekil statik özelliği Instancetarafından erişilebilen tek bir olası değere sahip olabileceğini unutmayın.

Olasılığa dayalı ölçümler de dahil olmak üzere ikili sınıflandırıcılar için değerlendirme sonuçları.

Kümeleme tahminleri değerlendirildikten sonra oluşturulan ölçümler.

Kümeleme görevleri üzerinde çalışmaya yönelik temel sınıf ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> .

ITransformer , bir ColumnConcatenatingEstimatorsığdırmasından kaynaklanır.

olarak tek bir sütununun IDataViewIEnumerable<T>değerlerini ayıklamaya olanak sağlayan uzantı yöntemleri.

Üyenin sütun adı olarak üye adını kullanmanın varsayılan davranışının aksine sütun adını doğrudan belirtmesine IDataView izin verir.

Bu sınıf, yüklendikten sonra transformatör zinciri uygulayan bir veri yükleyiciyi temsil eder. Ayrıca kendisini bir depoya kaydetme yöntemleri de vardır.

Bileşik veri yükleyicisi için tahmin sınıfı. Bu desen çok yaygın olmasa da 'eğitilebilir akıllı veri yükleyicisi' oluşturmak için kullanılabilir.

Sınıflandırma sonuçlarının karışıklık matrisini temsil eder.

Veri yükleme ve kaydetme, veri şeması tanımları ve model eğitim ölçümleri bileşenlerini içeren ad alanı.

Giriş sütunlarının bir sütuna IDataView nasıl eşlenmesi gerektiğini açıklar.

Ayarları: DatabaseLoader

Bir çıkış sütununa eşlenmesi gereken dizin aralığını veya giriş sütunlarının adlarını belirtir.

Veritabanını okumak üzere açmak için gereken verileri kullanıma sunar.

Bu sınıf, bir öğesinin istekli bir 'önizlemesini IDataView' temsil eder.

Veri yükleme ve kaydetme, veri şeması tanımları ve model eğitim ölçümleri bileşenlerini içeren ad alanı.

Veri yükleme ve kaydetme, veri şeması tanımları ve model eğitim ölçümleri bileşenlerini içeren ad alanı.

Bu, tür sistemindeki IDataView tüm türler için soyut temel sınıftır.

DataViewTypeAttribute sınıfın örnekleri ML.NET IDataViewolarak yüklenecekse, sınıf özelliklerini ve alanlarını süslemek için kullanılmalıdır. işlevi Register() , a için öğesini s ile kaydetmek DataViewType üzere Type çağrılır Attribute. Kayıtlı Type değere ve değerlerine Attributebir değer her yazıldığı zaman, bu değerin türü (örneğin, içinde ) TypeIDataView ilişkili DataViewTypeolacaktır.

ML.NET DataViewType ile C# Typearasındaki eşlemeyi yönetmek için tek bir sınıf. içinde IDataViewözel sütun türünü desteklemek için sütunun temel türü (örneğin, C# sınıfının türü) öğesinden DataViewTypetüretilen bir sınıfla kaydedilmelidir.

Standart tarih saat türü. Bu, temsil türüne DateTimesahiptir. Bunun tekil statik özelliği Instancetarafından erişilebilen tek bir olası değere sahip olabileceğini unutmayın.

Standart tarih saat kaydırma türü. Bu, temsil türüne DateTimeOffsetsahiptir. Bunun tekil statik özelliği Instancetarafından erişilebilen tek bir olası değere sahip olabileceğini unutmayın.

ile TLastTransformerbiten tahmin aracı zincirini (potansiyel olarak boş) temsil eder. Zincir boşsa, TLastTransformer her zaman ITransformerolur.

bir IFileHandle öğesini IMultiStreamSource olarak sarmalar.

IEstimator<TTransformer> için ImageLoadingTransformer.

ITransformer bir sığdırma ImageLoadingEstimatorsonucunda elde edilen.

Bir sütunun geçerli değerlerinin kardinalitesini KeyDataViewType veya sayısını tanımlar. Bu kesinlikle olumlu olmalıdır. ve TypeConvertingEstimatortarafından TextLoader kullanılır.

Çok sınıflı sınıflandırma modellerindeki etiketlerin değerleri için en yaygın olarak kullanılan kategorik veya numaralandırılmış değerleri temsil eden tür.

Üyenin olarak KeyDataViewTypeişaretlenmesine izin ver.

Üyenin metin dosyasındaki alanlara eşleme belirtmesine izin ver. Sütunun IDataView adını geçersiz kılmak için kullanın ColumnNameAttribute.

Üyenin veritabanındaki alanlara eşleme belirtmesine izin ver. Sütunun IDataView adını geçersiz kılmak için kullanın ColumnNameAttribute.

MetricsStatistics sınıfı, bir ölçümün birden çok gözleminin özet istatistiklerini hesaplar.

Görüntüleme işlemleri için arabirimler sağlayın.

Çok sınıflı sınıflandırma eğitmenleri için değerlendirme sonuçları.

sınıfı, MulticlassClassificationMetricsStatistics birden çok gözleminin özet istatistiklerini MulticlassClassificationMetricstutar.

Çok sınıflı sınıflandırma görevleri üzerinde çalışmaya yönelik temel sınıf ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> .

Bileşik olabilecek bir yolu IMultiStreamSource olarak sarmalar.

Bu üyeyi içinde DataViewSchemabir IDataView sütun olarak gösterilmedi olarak işaretleyin.

Standart sayı türü. Bu sınıf doğrudan örneklenebilir değildir. Bu türün tüm izin verilen örnekleri tekildir ve bu sınıfta statik özellikler olarak erişilebilir.

Giriş ve çıkış sütunlarını çiftler üzerinde çalışan transformatör için temel sınıf.

Özellik sütunu olmayan transformatörler için temel sınıf veya birden fazla özellik sütunu.

Tüm temel türler için soyut temel sınıf. Bu türlerin değerleri sahiplik, mutasyon veya yok etme endişesi olmadan serbestçe kopyalanabilir.

RankingEvaluator'ın çıkışını denetleme seçenekleri

Dereceleyiciler için değerlendirme sonuçları.

sınıfı, RankingMetricsStatistics birden çok gözleminin özet istatistiklerini RankingMetricstutar.

Derecelendirme görevleri üzerinde çalışmaya yönelik temel sınıf ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> .

Değerlendirme sonuçları regresyon algoritmaları (denetimli öğrenme algoritması).

sınıfı, RegressionMetricsStatistics birden çok gözleminin özet istatistiklerini RegressionMetricstutar.

Regresyon görevleri üzerinde çalışmak için ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> temel sınıf.

Türü RowIdDataViewType . Bu, temsil türüne DataViewRowIdsahiptir. Bunun tekil statik özelliği Instancetarafından erişilebilen tek bir olası değere sahip olabileceğini unutmayın.

Transformatör için yeni sütunlar üreten ancak mevcut sütunları etkilemeyen temel sınıf.

popüler içeriklerinin Annotationskolay tüketimini kolaylaştırmak için genişletme yöntemleri.

Bu sınıf, türü oluşturulmuş bir veri görünümünün şemasını tanımlar.

Veri görünümünün bir sütunu.

Basit bir disk tabanlı dosya tanıtıcısı.

uygulamasını uygulayan ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>tüm transformatörler için temel sınıf. Bunlar tek bir özellik sütunuyla çalışan transformatörlerdir.

Tüm temel olmayan türler için soyut temel sınıf.

Bu, verileri SVM-light biçimine yakın bir biçimde okumaya çalışır. SVM-light biçimli verilerin çoğunluğunun bu yükleyici tarafından yorumlanabilir olması hedeflenir.

Veri yükleme ve kaydetme, veri şeması tanımları ve model eğitim ölçümleri bileşenlerini içeren ad alanı.

Standart metin türü. Bu, tür parametresi Charile temsil türüne ReadOnlyMemory<T> sahiptir. Bunun tekil statik özelliği Instancetarafından erişilebilen tek bir olası değere sahip olabileceğini unutmayın.

IDataView içine bir metin dosyası yükler. Giriş sütunlarından sütunlara temel eşlemeyi IDataView destekler.

Giriş sütunlarının bir sütuna IDataView nasıl eşlenmesi gerektiğini açıklar.

Ayarları: TextLoader

Bir çıkış sütununa eşlenmesi gereken giriş sütunlarının dizin aralığını belirtir.

Standart zaman aralığı türü. Bu, temsil türüne TimeSpansahiptir. Bunun tekil statik özelliği Instancetarafından erişilebilen tek bir olası değere sahip olabileceğini unutmayın.

ile TLastTransformerbiten bir transformatör zinciri (muhtemelen boş). Boş bir zincir TLastTransformer için her zaman ITransformerolur.

Bunun basit uygulaması IEstimator<TTransformer> zaten transformatöre sahiptir ve her çağrıda Fit(IDataView)döndürür.

Beton uygulamaları yine de şema yayma mekanizması sağlamak zorunda, çünkü transformatörden çıkarsamak için kolay bir yol yoktur.

Örnek oluşturmak VBufferEditor<T> için çeşitli yöntemler.

Standart vektör türü. Bunun gösterim türü, VBuffer<T>tür parametresinin içinde ItemTypeolduğu şeklindedir.

Bir üyenin olarak VectorDataViewTypeişaretlenmesine izin verir ve öncelikle sonuçta elde edilen dizinin boyutsallığını ayarlamasına izin verir.

bir satırının IDataViewtanımlayıcısı olarak hizmet veren bir yapı. Milyonlarca kaydı olan veri kümelerinde bu kimliklerin benzersiz olması ve dolayısıyla değerlerin barındırılması için böyle büyük bir yapıya ihtiyaç duyulması gerekir. Bu kimlikler, işlem hatlarının önceki bileşenlerinin diğer kimliklerinden türetilir ve yapıyı ikiye böler: yüksek ve düşük bit sırası ve bu çakışmaların değişikliklerini daha da azaltır.

Hem yoğun hem de seyrek gösterimleri destekleyen bir arabellek. Bu, tüm VectorDataViewType örnekler için gösterim türüdür. Bu vektörünün açıkça tanımlanmış değerleri, ve , yoğun GetIndices()değilse aracılığıyla GetValues() kullanıma sunulur.

doldurarak Values (ve Indices arabellek yoğun değilse) düzenleyebilecek bir VBuffer<T> nesne.

Dosya tanıtıcısı.

Okuma için açılabilir birkaç öğeyi ortaya çıkarmak için bir arabirim.

Bu arabirim bir girişi DataViewRow bir çıkışa DataViewRoweşler. Genellikle, çıkış hem giriş sütunlarını hem de uygulama sınıfı tarafından eklenen yeni sütunları içerir, ancak bazı uygulamalar giriş sütunlarının bir alt kümesini döndürebilir. Bu arabirim ile benzerdir Microsoft.ML.Data.ISchemaBoundRowMapper, ancak herhangi bir giriş rolü eşlemesi yoktur, bu nedenle yeniden bağlanmak için aynı giriş sütun adlarının kullanılması gerekir. Bu arabirimin uygulamaları genellikle tanımlı giriş DataViewSchemaüzerinden oluşturulur.

Basit bir veri türü belirtir.

Görüntüdeki her piksel için renk verilerinin biçimini belirtir.

Veri yükleme ve kaydetme, veri şeması tanımları ve model eğitim ölçümleri bileşenlerini içeren ad alanı.

Bu sabit listesi zincirdeki tahmin edicilerin (ve daha sonra transformatörlerin) 'yalnızca eğitim için', 'eğitim ve değerlendirme için' vb. kullanılmasına olanak tanır. En önemli örnek, etiket sütunu üzerindeki dönüştürmelerin puanlama için kullanılmaması, dolayısıyla kapsamın veya TrainTestolması gerektiğidirTraining.