ml.net

### ML.NET 机器学习框架使用指南 #### 一、概述 ML.NET 是由微软开发的一个免费、开源、跨平台的机器学习框架，专为 .NET 开发者设计。它允许开发者在 C# 或 F# 中构建和部署机器学习模型，而无需离开熟悉的技术栈[^3]。 #### 二、主要功能 1. **无缝集成到 .NET 生态系统** 使用 ML.NET，开发者可以继续使用熟悉的编程语言（如 C# 和 F#），从而降低学习成本并提高生产力[^2]。 2. **广泛的任务支持** 支持多种常见的机器学习任务，包括但不限于分类、回归、聚类、推荐以及异常检测等[^4]。 3. **自动化机器学习 (AutoML)** 提供 AutoML 功能，能够自动探索不同算法及其超参数组合，帮助用户找到最佳模型配置[^3]。 4. **与其他框架兼容** 可以导入来自 TensorFlow 和 ONNX 的预训练模型，并将其用于推理阶段。这种互操作性使得迁移现有工作流变得更加容易[^5]。 #### 三、安装与设置 要开始使用 ML.NET，请按照以下方法完成环境搭建： 1. **安装 Visual Studio** 需要先下载并安装最新版本的 Visual Studio IDE，建议选择包含“.NET桌面开发”或“ASP.NET和Web开发”的工作负载选项[^3]。 2. **添加 NuGet 包管理器引用** 打开项目解决方案资源管理器窗口，在右键菜单中选择“管理Nuget包”，搜索 `Microsoft.ML` 并点击安装按钮来引入核心库文件[^1]。 #### 四、基本流程 以下是基于 ML.NET 构建简单应用程序的一般步骤说明： 1. 数据加载与准备 利用内置的数据读取工具将原始输入源转化为适合后续处理的形式。例如通过 CSV 文件作为初始素材进行实验验证[^2]。 2. 特征工程 对采集来的样本执行必要的清洗、转换操作，比如缺失值填补、标准化缩放等等，目的是提升最终效果表现水平[^4]。 3. 训练过程控制 明确指定目标函数类别之后调用相应 API 方法启动迭代优化计算直至收敛结束条件达成为止。 4. 模型评估与测试 基于预留出来的独立子集衡量当前方案优劣程度指标得分情况如何，进而决定是否调整策略重新尝试改进措施[^1]。 5. 发布成果物 将经过充分检验合格后的成品导出成可移植格式以便实际业务场景下投入使用[^2]。 ```csharp using Microsoft.ML; using System; class Program { static void Main(string[] args){ var mlContext = new MLContext(); // 创建上下文实例对象 IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<YourDataClass>("path/to/data.csv", separatorChar:',', hasHeader:true); var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label") .Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features")) .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy()) .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel")); ITransformer trainedModel = pipeline.Fit(dataView); var predictions = trainedModel.Transform(dataView); var metrics = mlContext.MulticlassClassification.Evaluate(predictions, "Label"); Console.WriteLine($"MacroAccuracy: {metrics.MacroAccuracy}"); } } ```