.NET Core ML.NET 机器学习教程

2024-04-07 .NET .NET Core ML 机器学习教程 762 0

在 .NET Core 中使用机器学习时，ML.NET 是一个强大的选择。ML.NET 是一个开源的跨平台机器学习框架，由 Microsoft 提供，专门用于在 .NET 平台上进行机器学习任务。它允许开发人员在 .NET 应用程序中集成机器学习功能，而无需专业的机器学习知识。ML.NET 提供了丰富的 API 和工具，以简化数据预处理、模型训练、评估和部署过程。

ML.NET 官网：https://dotnet.microsoft.com/en-us/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet

.NET Core ML 机器学习教程

下面是一个简单的教程，演示如何在 .NET Core 中使用 ML.NET 进行二元分类任务。

步骤 1: 安装 ML.NET 包

首先，你需要在 .NET Core 项目中安装 ML.NET 包。你可以使用命令行或 Visual Studio 中的 NuGet 包管理器。

dotnet add package Microsoft.ML

步骤 2: 准备数据

你需要一些数据来训练和测试模型。假设你有一个包含以下特征的 CSV 文件：

特征1

特征2

目标（标签）

将数据加载到 .NET 对象中，以便 ML.NET 可以处理它。

步骤 3: 定义模型

使用 ML.NET 的 API 定义你的机器学习模型。例如，你可以创建一个包含两个特征和一个标签的类来表示你的数据。

public class DataPoint
{
    [LoadColumn(0)]
    public float Feature1 { get; set; }

    [LoadColumn(1)]
    public float Feature2 { get; set; }

    [LoadColumn(2)]
    public bool Label { get; set; }
}

步骤 4: 训练模型

使用 MLContext 类加载数据并训练模型。你可以选择不同的算法和训练器来训练你的模型。

var mlContext = new MLContext();

IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<DataPoint>("data.csv", separatorChar: ',');

var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Feature1", "Feature2")
    .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression());

var model = pipeline.Fit(dataView);

步骤 5: 评估模型

评估你训练的模型的性能。

var predictions = model.Transform(dataView);
var metrics = mlContext.BinaryClassification.Evaluate(predictions);

Console.WriteLine($"Accuracy: {metrics.Accuracy:P2}");

步骤 6: 使用模型进行预测

最后，你可以使用训练好的模型来进行预测。

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<DataPoint, Prediction>(model);

var newData = new DataPoint { Feature1 = 0.2f, Feature2 = 0.3f };

var prediction = predictionEngine.Predict(newData);

Console.WriteLine($"Prediction: {prediction.Label}");

这就是一个简单的示例，演示了如何在 .NET Core 中使用 ML.NET 进行二元分类任务。你可以根据你的需求和数据进行调整和扩展。