ML.Net二元分类
ML.Net二元分类
文章目录
- ML.Net二元分类
- 前言
- 项目的创建
- 机器学习模型的创建
- 添加模型
- 选择方案
- 训练环境的选择
- 训练数据的添加
- 训练数据的选择
- 训练数据的格式
- 要预测列的选择
- 模型评估
- 模型的使用
- 总结
前言
ML.NET是由Microsoft为.NET开发者平台创建的免费、开源、跨平台的机器学习框架。它允许开发者使用C#或F#来训练、构建和发布定制的机器学习模型，特别适合.NET开发人员使用
项目的创建
首先创建一个空的解决方案
之后再创建一个控制台项目
机器学习模型的创建
添加模型
选择方案
这里我主要是用诈骗短信识别作为例子给大家进行讲解，所以这里我们就选择二元分类模型就可以了。选择了直接进行下一步
训练环境的选择
这里是选择在哪里训练，可以在云端上进行训练也可以在本地进行训练，由于我们选择的是二元分类它目前不支持也用不着云端训练，所以我们这里就直接走本地训练，然后点击下一步
训练数据的添加
训练数据的选择
这里需要着重讲一下，这里建议初学者先使用excel文件对模型进行训练，后续熟悉了之后再进行链接数据库训练
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