摘要:本文主要向大家介绍了机器学习入门之学习ML.NET(1): 使用LearningPipeline构建机器学习流水线,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
本文主要向大家介绍了机器学习入门之学习ML.NET(1): 使用LearningPipeline构建机器学习流水线,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
LearningPipeline类用于定义执行所需机器学习任务所需的步骤,让机器学习的流程变得直观。创建工作流
创建LearningPipeline实例,通过Add方法向流水线添加步骤,每个步骤都继承自ILearningPipelineItem接口。
其中,蓝色部分是可选步骤。
生成预测模型
调用LearningPipeline实例的Train方法,就可以根据已加载和处理后的数据集得到预测模型PredictionModel
示例代码
var pipeline = new LearningPipeline();
/加载数据
pipeline.Add(new TextLoader
//数据预处理,将文本文档集合转换为数值功能矢量
pipeline.Add(new TextFeaturizer("Features", "SentimentText"));
//选择学习算法
pipeline.Add(new FastTreeBinaryClassifier());
var model = pipeline.Train
本文由职坐标整理并发布,希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道!
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