Oefening: Een model gebruiken in een .NET-console-app
U hebt enige tijd besteed aan het trainen van een model en het gebruik van metrische evaluatiegegevens om het beste model voor uw gegevens te selecteren. Nu is het tijd om het te gebruiken om voorspellingen te doen op de apparaten van uw bedrijf. In deze les maakt u een consoletoepassing die nieuwe gegevens inneemt en uw model gebruikt om te voorspellen of het apparaat mislukt of niet.
De consoletoepassing toevoegen aan de oplossing
In de stap Verbruik van het scherm Modelbouwer:
- Selecteer Toevoegen aan oplossing voor de consoletoepassingssjabloon.
- Voer in het dialoogvenster Voorbeeldconsole-app toevoegen de naam PredictiveMaintenanceConsole in.
- Selecteer Toevoegen aan oplossing.
Na enkele seconden wordt er een nieuwe .NET-consoletoepassing toegevoegd aan uw oplossing.
Uw toepassing uitvoeren
Klik in Visual Studio Solution Explorer met de rechtermuisknop op het project PredictiveMaintenanceConsole .
Selecteer Instellen als opstartproject.
Start uw toepassing.
Er wordt een consolevenster geopend en er wordt uitvoertekst gegenereerd die vergelijkbaar is met de volgende:
Using model to make single prediction -- Comparing actual Machine_failure with predicted Machine_failure from sample data... Product_ID: M14860 Type: M Air_temperature: 298.1 Process_temperature: 308.6 Rotational_speed: 1551 Torque: 42.8 Tool_wear: 0 Machine_failure: 0 Predicted Machine_failure: 0 =============== End of process, hit any key to finish ===============
Tip
Voor deze demo is het standaard in code vastgelegde gegevensvoorbeeld gebruikt om de toepassing uit te voeren en voorspellingen te doen. In een echte instelling wilt u invoer uit een bestand of de console ophalen en voorspellingen doen over die gegevens.
Gefeliciteerd. U hebt een machine learning-model gebruikt met behulp van ML.NET en Model Builder.