政务信息公开和网站建设自评,网站seo优化8888,如何看一个大型网站的源代码,开发公司资质哪里查ML.NET是一个开源的跨平台机器学习框架#xff0c;适合 .NET 开发人员。它允许将机器学习集成到 .NET 应用中#xff0c;而无需离开 .NET 生态系统#xff0c;甚至拥有 ML 或数据科学背景。ML.NET工具#xff08;Visual Studio 中的 UI 模型生成器和跨平台 ML.NET CLI… ML.NET是一个开源的跨平台机器学习框架适合 .NET 开发人员。它允许将机器学习集成到 .NET 应用中而无需离开 .NET 生态系统甚至拥有 ML 或数据科学背景。ML.NET工具Visual Studio 中的 UI 模型生成器和跨平台 ML.NET CLI可根据您的场景和数据自动训练自定义机器学习模型。此版本ML.NET生成器带来了许多错误修复和增强功能以及新功能包括高级数据加载选项和来自 SQL Server的流训练数据。高级数据加载选项以前模型生成器不提供任何数据加载选项它依赖于 AutoML 来检测列、标头和分隔符以及十进制分隔符样式。让我们看一下模型生成器中使用出租车费数据集中新的高级数据加载选项。这是一个回归问题您可以根据旅行距离、付款类型和乘客人数等几个因素预测出租车票价金额。在模型生成器中选择值预测方案和本地训练环境后您将最终进入数据步骤。选择文件作为数据源类型浏览出租车票价数据集选择数据集后将列更改为预测 fare_amount。 选择高级数据选项以打开高级数据加载选项对话框。 在此对话框中有两个部分 -列设置和数据格式。列设置在列设置部分中您可以将每个要素列用于预测标签的列的列更改为分类、文本、数字或忽略分类列包含在标记组离散数量中的数据。例如付款类型可以是 CSH现金或 CRD卡分类。文本列包含自由格式文本形式的字符串。例如如果您有一个模型该模型预测出租车乘客留下的关于其乘坐的评论是正面的还是负面的则包含自由格式注释的列将具有 Text 的列目的。数字列仅包含数字浮点或整数。在出租车票价示例中行程距离和行程时间都是数字列。您可以忽略不想用于训练的列。通常模型生成器会确定合适的列能正常执行但在某些情况下它可能会推断错误或可能选择一个列使模型性能稍微差一些。例如在出租车票价示例中模型生成器为passenger_count选择分类可能默认就是数字列。您可以使用模型生成器选择的默认设置尝试训练然后尝试将 passenger_count 的列更改为数字以查看它如何影响模型的性能。 数据格式在数据格式部分中您可以覆盖模型生成器选择的以下数据加载选项数据集是否具有列标题列分隔符逗号、分号或制表符十进制分隔符十进制点或逗号 保存数据格式选项后可以在数据预览中看到它如何影响数据集。使用数据库加载程序从 SQL Server流式传输模型生成器现在利用数据库加载器以前如果您的训练数据存储在 SQL Server 中模型生成器将在本地下载数据然后进行训练。现在模型生成器将直接从 SQL Server 加载和训练数据而无需加载内存中的所有数据因此它可以处理大小高达 TB 的巨大数据集。入门和资源如果您遇到任何问题请通过在 GitHub 中创建问题或使用模型生成器中的新反馈按钮提交ML.NET APIML.NET工具模型构建器ML.NET CLI开始学习 ML.NET详细了解有关 Microsoft 文档中ML.NET模型生成器。
