使用ML.NET进行机器学习和数据挖掘-CFANZ编程社区

当使用ML.NET进行机器学习和数据挖掘时，你可以创建自己的机器学习模型，用它来做预测或者数据挖掘任务。在这篇博客中，我将向你展示如何使用ML.NET来创建一个简单的分类模型，用于预测鸢尾花数据集中的花朵种类。我们将使用C#编写代码。

步骤1: 准备工作

首先，确保你已经安装了.NET Core和ML.NET。你可以从官方网站下载和安装.NET Core，然后使用NuGet包管理器安装ML.NET。

步骤2: 数据准备

我们将使用鸢尾花数据集，该数据集包含三种不同种类的鸢尾花（山鸢尾、维吉尼亚鸢尾和变色鸢尾），以及它们的花萼和花瓣的测量数据。首先，创建一个CSV文件，包含以下数据：

SepalLength,SepalWidth,PetalLength,PetalWidth,Label
5.1,3.5,1.4,0.2,Setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Setosa
...
6.5,3.0,5.2,2.0,Virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Virginica

步骤3: 创建ML.NET应用程序

创建一个新的C#控制台应用程序，并将ML.NET库添加到项目中。

dotnet new console -n IrisClassification
cd IrisClassification
dotnet add package Microsoft.ML

步骤4: 编写ML.NET代码

在Program.cs中，编写以下代码：

using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建ML.NET环境
        var context = new MLContext();

        // 读取数据
        var data = context.Data.LoadFromTextFile<IrisData>("iris-data.csv", separatorChar: ',');

        // 数据预处理
        var pipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
            .Append(context.Transforms.Concatenate("Features", "SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"))
            .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
            .Append(context.Transforms.NormalizeMeanVariance("Features"));

        // 选择一个学习算法（例如，SdcaLogisticRegression）
        var trainer = context.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression();

        // 创建并训练模型
        var trainingPipeline = pipeline.Append(trainer);
        var model = trainingPipeline.Fit(data);

        // 进行预测
        var predictionEngine = context.Model.CreatePredictionEngine<IrisData, IrisPrediction>(model);
        var testIris = new IrisData
        {
            SepalLength = 5.1f,
            SepalWidth = 3.5f,
            PetalLength = 1.4f,
            PetalWidth = 0.2f
        };
        var prediction = predictionEngine.Predict(testIris);

        Console.WriteLine($"Predicted flower type: {prediction.PredictedLabel}");
    }
}

public class IrisData
{
    [LoadColumn(0)] public float SepalLength;
    [LoadColumn(1)] public float SepalWidth;
    [LoadColumn(2)] public float PetalLength;
    [LoadColumn(3)] public float PetalWidth;
    [LoadColumn(4)] public string Label;
}

public class IrisPrediction
{
    [ColumnName("PredictedLabel")]
    public bool PredictedLabel;
}

这段代码首先加载数据，然后进行数据预处理、选择一个学习算法、创建和训练模型。最后，它使用训练好的模型进行预测。

步骤5: 运行应用程序

使用以下命令运行应用程序：

dotnet run

应用程序将使用训练好的模型对输入数据进行分类，并输出预测结果。

这只是一个ML.NET的简单示例。ML.NET支持更多的机器学习任务和算法，你可以根据自己的需求进一步扩展和优化模型。在博客中，你可以详细介绍如何在不同的应用场景中使用ML.NET来进行机器学习和数据挖掘。