.NET の機械学習に関するハウツー ガイド

ML.NET ガイドの方法に関するセクションには、よく寄せられる質問に対する簡単な回答が記載されています。 場合によっては、見つけやすいように、記事が複数のセクションで表示されることもあります。

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

• データ処理で使うためにノーマライザーでトレーニング データを前処理します。

モデルをトレーニングする

• クロス検証を使って機械学習モデルをトレーニングします。

• ML.NET を使って値を予測する回帰モデルをトレーニングします。

モデルの説明可能性

• Permutation Feature Importance を使ってモデルの特徴の重要度を判断します。

実行

• ML.NET パイプライン処理中の中間データ値を検査します。

• トレーニングされた機械学習モデルを読み込みます。

• トレーニングされたモデルを使用して予測を行います。

確率論的 (Infer.NET)

• Infer.NET と確率論的プログラミングでゲーム対戦リスト アプリを作成します。