Schrittanleitungen für .NET Machine Learning

Der Abschnitt mit Schrittanleitungen im Leitfaden für ML.NET finden Sie schnell Antworten auf häufige Fragen. In manchen Fällen können Artikel in mehreren Abschnitten aufgeführt sein, damit sie einfacher zu finden sind.

Laden von Daten

• Laden von Daten aus Dateien und SQL-Datenbanken

Vorbereiten der Daten

• Vorverarbeiten von Trainingsdaten mit Normalisierungsfunktionen zur Nutzung in der Datenverarbeitung

Trainieren des Modells

• Trainieren eines Machine Learning-Modells mit der Kreuzvalidierung

• Trainieren eines Regressionsmodells zur Vorhersage eines Werts mit ML.NET

Modellerklärung

• Bestimmen der Wichtigkeit von Modellfeatures mit Permutation Feature Importance (PFI)

Run

• Untersuchen von Zwischendatenwerten beim Verarbeiten der ML.NET-Pipeline

• Laden eines trainierten Machine Learning-Modells

• Treffen von Vorhersagen mit einem trainierten Modell

Probabilistisch (Infer.NET)

• Erstellen einer App für eine Spielerrangliste mit Infer.NET und probabilistischer Programmierung