问题标签 [ml.net]
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c# - 如何在应用预测器之前从 ML.Net 管道返回转换后的数据
这是从 TaxiFarePrediction 示例复制的 ML.Net 管道对象的创建。
本质上，我想在应用 ColumnCopier、CategoricalOneHotVectorizer 和 ColumnConcatenator 之后返回数据。
c# - ML.Net 数据加载器（内存）
我发现的 ML.Net 示例都使用 TextLoader 通过 csv 等加载数据。
如果没有 TextLoader，如何将数据加载到培训师，
我正在将大量数据流式传输到列表
是否有一个实现接受 T[] ..从持续的角度来看，持续将 csv 文件写入磁盘似乎是很多不必要的 IO ，尤其是在训练功能锁定文件的情况下。意味着每个活动训练实例有多个文件。
c# - ML.Net 重新训练现有模型而不是训练新模型
我正在训练一个 ML.Net 机器学习模型。我可以训练它并从中预测，然后从磁盘保存/加载它。但是我需要能够从磁盘上加载它，然后重新训练它，或者添加新信息以随着时间的推移对其进行改进。
有谁知道这是否可能？我在 MS 文档中没有找到任何关于如何做到这一点的内容，但这对于 ML 来说是一件非常标准的事情，所以如果这不可能，我会感到惊讶。
谢谢
c# - Web API 中的 ML.net
我一直在尝试使用 ML.net，因为它是一个 Web API，我按照https://docs.microsoft.com/es-es/dotnet/machine-learning/tutorials/taxi中 ML.net 教程的所有步骤进行操作票价
但是，当我尝试使用该服务时，我收到消息： “Transforms.CategoricalHashOneHotVectorizer”未在 该行中找到
我不知道如何在教程中获得正确的响应，但是当我尝试将相同的代码放入 Web Api proyect 时，会出现此错误。
这是我做的代码：
类程序.cs
这是模型
这里也有 .csv（train.csv 和 test.csv）
请帮我
c# - 使用 ML.Net 进行多类分类的置信度
我找到了 ML.NET 的完美介绍：https ://www.codeproject.com/Articles/1249611/Machine-Learning-with-ML-Net-and-Csharp-VB-Net 。它帮助我用 ML.NET 解决了一些问题。
但其中之一仍然是真实的：
当我向语言检测器（LanguageDetection 示例）发送一些文本时，我总是会收到一个结果。即使分类对非常短的文本片段没有信心。我可以获得有关多类分类置信度的信息吗？或者属于某个类的概率在使用相邻句子语言的第二个算法通过中使用它？
c# - ML.NET 显示哪个分数与哪个标签相关
在 ML.Net 中，我使用分类器进行文本解释。预测有一个分数列作为 float[] 和一个预测标签。这是因为最高分数与预测标签相关，但其他分数只是浮动，没有特定顺序。我怎么知道哪个分数与哪个标签相关？我怎样才能看到权重第二高的标签是什么？
例如，我得到这个：0.00005009 0.00893076 0.1274763 0.6209787 0.2425644
0.6 是我的预测标签，但我还需要查看 0.24 是哪个标签，以便了解它为什么会混淆。
标签是在管道中被字典化的文本字符串，例如“Greeting”或“Joke”，所以也许这就是为什么它们的顺序不正确？
ML.Net 中有什么方法可以将两者联系在一起吗？显示哪个分数与哪个标签相关？
c# - 创建与 ML.Net Pipelines 一起使用的自定义分类器
我有一个内部开发的应用程序，并希望将 ML.Net 机器学习库与自定义分类器结合起来。特别是，如何制作与LearningPipeline该类一起使用的自定义分类器？这样做时如何制作自定义分类器意味着遵守尽管是密封类 但仍ILearningPipelineItem需要Microsoft.ML.Runtime.EntryPoints.Var作为属性的接口？Microsoft.ML.Runtime.EntryPoints.Var
c# - 将新 TextLoader 中的“数据”添加到现有管道中（0.6 版）
我试图将我的模型从 ML.NET 0.5 改进到 0.6，我有一个问题。
我从ML.NET Cookbook复制粘贴示例，上面写着：
所以我开始在我的模型中实现它：
问题是，如何添加var data到我的 exisitng 中pipeline？我需要做什么，var data从 0.6 版到 0.5 版pipeline？
machine-learning - Infer.NET 与 ML.NET（微软机器学习框架）
在微软变得对开源更加友好之后，我开始看到越来越重视机器学习，例如 ML.NET 和 Infer.NET。我想知道，两者有什么区别，因为两者都来自微软。这两个框架的优缺点是什么？
c# - ML.NET CategoricalOneHotVectorizer 是否也对测试数据进行编码？
从他们的示例代码中，我不确定 ML.NET CategoricalOneHotVectorizer 是如何工作的，
在我看来，一旦我们调用 model = pipeline.Train() 来训练模型，它只会对分类输入数据进行编码。那么如果我的测试数据有一些输入中没有的值，它会不会弄乱预测结果？
通常在 Python 上，我会在训练和测试数据上训练 OneHotEncoder，然后再使用它来编码分类变量。不确定如何使用 ML.NET