.NET 机器学习操作指南

在 ML.NET 指南中的操作指南部分快速了解常见问题的答案。 在某些情况下，可能会在多个部分列出相关文章以便查找。

加载数据

• 从文件和 SQL 数据库加载数据。

准备数据

• 使用规范化程序来预处理要在数据处理过程中使用的定型数据。

定型模型

• 使用交叉验证来定型机器学习模型。

• 使用 ML.NET 定型回归模型来预测某个值。

模型可解释性

• 使用排列特征的重要性来确定模型特征的重要性。

运行

• 在 ML.NET 管道处理期间检查中间数据值。

• 加载已定型的机器学习模型。

• 使用已定型的模型进行预测。

概率 (Infer.NET)

• 使用 Infer.NET 和概率性编程创建游戏匹配列表。