在.net core下利用机器学习,对课程进行分类

本文介绍如何使用ML.NET库实现鸢尾花数据集的分类任务。具体步骤包括安装ML.NET包、创建学习管道、加载数据集、定义特征、选择算法并最终训练模型进行预测。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. 安装ML 
    Install-Package Microsoft.ML -Version 0.2.0
  2. 创建LearningPipeline对象
    var pipeline = new LearningPipeline();
  3. 加载学习的文件
     string dataPath = "data.txt";
     pipeline.Add(new TextLoader(dataPath).CreateFrom<IrisData>(separator: ','));
  4. 定义要训练的特征点
    pipeline.Add(new TextFeaturizer("Features", "Name"));
  5. 添加学习算法
     pipeline.Add(new StochasticDualCoordinateAscentClassifier());
  6. 训练数据
     var model = pipeline.Train<IrisData, IrisPrediction>();
  7. 预测数据
    var prediction = model.Predict(new IrisData()
                {
                    Name= "数据结构"
                });

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