Anleitungen für .NET Machine Learning

Im Abschnitt "How to the ML.NET Guide" finden Sie schnelle Antworten auf häufig gestellte Fragen. In einigen Fällen können Artikel in mehreren Abschnitten aufgeführt werden, damit sie leicht zu finden sind.

Laden der Daten

• Laden von Daten aus Dateien und SQL-Datenbanken.

Vorbereiten der Daten

• Vorverarbeitung von Schulungsdaten mit Normalisierern, die bei der Datenverarbeitung verwendet werden sollen.

Trainieren des Modells

• Trainieren eines Machine Learning-Modells mithilfe der cross-validation.

• Trainieren Sie ein Regressionsmodell, um einen Wert mithilfe von ML.NET vorherzusagen.

Modellerklärbarkeit

• Bestimmen Sie die Feature-Wichtigkeit von Modellen mit der Wichtigkeit der Permutationsfunktion.

Laufen

• Überprüfen Sie Zwischendatenwerte während ML.NET Pipelineverarbeitung.

• Laden Sie ein trainiertes Machine Learning-Modell.

• Erstellen Sie Vorhersagen mit einem trainierten Modell.

Probabilistisch (Infer.NET)

• Erstellen Sie eine Listen-App für Spiele mit Infer.NET und probabilistischer Programmierung.