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我在这里查看cs文件：https ://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet/get-started/windows ，一切正常。

现在我想改进这个例子：我想预测一个只有数字的数据集而不是一个数字字符串数据集，例如预测一个七段显示的输出。

这是我的超级简单数据集，最后一列是我要预测的 int 数：

1,0,1,1,1,1,1,0
0,0,0,0,0,1,1,1
1,1,1,0,1,1,0,2
1,1,1,0,0,1,1,3
0,1,0,1,0,1,1,4
1,1,1,1,0,0,1,5
1,1,1,1,1,0,1,6
1,0,0,0,0,1,1,7
1,1,1,1,1,1,1,8
1,1,1,1,0,1,1,9

这是我的测试代码：

public class Digit
{
    [Column("0")] public float Up;

    [Column("1")] public float Middle;

    [Column("2")] public float Bottom;

    [Column("3")] public float UpLeft;
    [Column("4")] public float BottomLeft;
    [Column("5")] public float TopRight;
    [Column("6")] public float BottomRight;

    [Column("7")] [ColumnName("DigitValue")]
    public float DigitValue;
}

public class DigitPrediction
{
    [ColumnName("PredictedDigits")] public float PredictedDigits;
}

public PredictDigit()
{
    var pipeline = new LearningPipeline();
    var dataPath = Path.Combine("Segmenti", "segments.txt");
    pipeline.Add(new TextLoader<Digit>(dataPath, false, ","));
    pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Label", "DigitValue"));
    pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Features", "Up", "Middle", "Bottom", "UpLeft", "BottomLeft", "TopRight", "BottomRight"));
    pipeline.Add(new StochasticDualCoordinateAscentClassifier());
    var model = pipeline.Train<Digit, DigitPrediction>();
    var prediction = model.Predict(new Digit
    {
        Up = 1,
        Middle = 1,
        Bottom = 1,
        UpLeft = 1,
        BottomLeft = 1,
        TopRight = 1,
        BottomRight = 1,
    });

    Console.WriteLine($"Predicted digit is: {prediction.PredictedDigits}");
    Console.ReadLine();
}

正如您所看到的，它与提供的示例非常相似，除了最后一列（“标签”）处理因为我需要预测一个数字而不是一个字符串。我尝试：

pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Label", "DigitValue"));

但它不起作用，例外：

Training label column 'Label' type is not valid for multi-class: Vec<R4, 1>. Type must be R4 or R8.

我确定我错过了一些东西，但实际上我在互联网上找不到任何可以帮助我解决这个问题的东西。

更新

我发现数据集必须有这样的Label列：

[Column("7")] [ColumnName("Label")] public float Label;

和DigitPrediction一Score列，如：

public class DigitPrediction
{
    [ColumnName("Score")] public float[] Score;
}

现在系统“工作”了，我得到了prediction.Score一个Single[]值，其中与较高值关联的索引是预测值。这是正确的方法吗？

更新 2 - 完整的代码示例

按照答案和其他建议，我得到了正确的结果，如果你需要它，你可以在这里找到完整的代码。

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3 回答 3

4

看起来您需要将此字段添加到您的课程中DigitPrediction：

public class DigitPrediction
{
    [ColumnName("PredicatedLabel")]
    public uuint ExpectedDigit; // <-- This is the predicted value

    [ColumnName("Score")]
    public float[] Score; // <-- This is the probability that the predicted value is the right classification
}

而且我认为您需要更改将结果写入的行：

    Console.WriteLine($"Predicted digit is: {prediction.ExpectedDigit}");

还有一件事，API 中似乎存在一个错误，其中预期的数字将偏移 1，但如果您通过将 +1 加到预测值来移动它，它将是正确的值。我希望他们将来能解决这个问题，这是一个问题：（https://github.com/dotnet/machinelearning/issues/235）

于 2018-05-25T13:24:20.833 回答
1

您还可以尝试在 Pipeline 中将 ColumnConcatenator 与 ColumnCopier 交换为 Label 列。 

pipeline.Add(new ColumnCopier ("Label", "DigitValue"));

这将指示管道哪一列是标签，但 ColumnCopier 的输出不会是向量，这与 ColumnConcatenator 的输出不同。

并且可以类似地添加一个分数列。

于 2018-05-24T17:17:00.413 回答
0

现在，必须遵循以下模式：

  • 列特征（所有特征 - 它们必须具有相同的类型）

  • 列标签（您的“答案”）

如果原始数据集有另一个答案列，请使用：

pipeline.Add(new ColumnCopier(("DigitValue", "Label")));

第一个是源头，第二个是目的地。如我所见，双'（'是必需的。

于 2018-06-14T19:18:24.547 回答