.NET Machine Learning のハウツー ガイド

ML.NET ガイドの「方法」セクションでは、一般的な質問に対する簡単な回答を見つけることができます。 場合によっては、記事を見つけやすくするために複数のセクションに記載されている場合があります。

データの読み込み

• ファイルと SQL データベースからデータを読み込みます。

データを準備する

• データ処理で使用するノーマライザーを使用してトレーニング データを前処理します。

モデルをトレーニングする

• クロス検証を使用して機械学習モデルをトレーニングします。

• ML.NET を使用して、回帰モデルをトレーニングして値を予測します。

モデルの説明可能性

• 順列特徴量の重要度を使用して、モデルの特徴の重要度を決定します。

走れ

• パイプライン処理中に中間データ値 ML.NET 検査します。

• トレーニング済みの機械学習モデルを読み込みます。

• トレーニング済みのモデルを使用して予測を行います。

確率論的 (Infer.NET)

• Infer.NET と確率的プログラミングを使用して、ゲーム マッチアップ リスト アプリを作成します。