C# DNN Keras 数据分析代码

### C# 使用 Keras 和 DNN 进行数据分析的示例代码 以下是一个完整的示例，展示如何使用 C# 和 Keras.NET 构建一个深度神经网络（DNN），并结合数据分析任务。此代码基于 Keras.NET 的功能，并参考了机器学习数据处理的基本流程[^1]。 #### 1. 数据准备 在 C# 中，通常使用 ML.NET 来加载和预处理数据。以下是将数据集划分为训练集和测试集的示例代码[^2]： ```csharp using Microsoft.ML; using Microsoft.ML.Data; // 初始化 MLContext MLContext mlContext = new MLContext(); // 加载数据集 IDataView fullImagesDataset = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ImageData>("path_to_dataset.csv", separatorChar: ',', hasHeader: true); // 打乱数据集 IDataView shuffledFullImagesDataset = mlContext.Data.ShuffleRows(fullImagesDataset); // 划分训练集和测试集 var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(shuffledFullImagesDataset, testFraction: 0.2); IDataView trainDataView = trainTestData.TrainSet; IDataView testDataView = trainTestData.TestSet; ``` #### 2. 模型构建 使用 Keras.NET 创建一个简单的深度神经网络模型。以下代码展示了如何定义模型结构[^1]： ```csharp using Keras.Models; using Keras.Layers; // 创建顺序模型 Sequential model = new Sequential(); // 添加输入层和隐藏层 model.Add(new Dense(128, activation: "relu", input_shape: new Shape(784))); model.Add(new Dropout(0.2)); // 添加输出层 model.Add(new Dense(10, activation: "softmax")); // 编译模型 model.Compile(optimizer: "adam", loss: "sparse_categorical_crossentropy", metrics: new[] { "accuracy" }); ``` #### 3. 数据转换 在 C# 中，需要将数据从 `IDataView` 转换为 Keras.NET 可用的格式。可以使用 NumSharp 库来处理张量数据[^1]： ```csharp using NumSharp; // 假设每个样本有 784 个特征 NDArray trainFeatures = ConvertToNDArray(trainDataView, featureCount: 784); NDArray trainLabels = ConvertToNDArray(trainDataView, labelColumnIndex: 784); // 定义辅助方法 NDArray ConvertToNDArray(IDataView dataView, int featureCount) { // 实现数据转换逻辑 return new NDArray(); } NDArray ConvertToNDArray(IDataView dataView, int labelColumnIndex) { // 实现标签转换逻辑 return new NDArray(); } ``` #### 4. 模型训练 使用训练数据对模型进行训练。以下是训练过程的代码示例[^1]： ```csharp // 训练模型 model.Fit(trainFeatures, trainLabels, epochs: 10, batch_size: 32); // 在测试集上评估模型 NDArray testFeatures = ConvertToNDArray(testDataView, featureCount: 784); NDArray testLabels = ConvertToNDArray(testDataView, labelColumnIndex: 784); var evaluationResult = model.Evaluate(testFeatures, testLabels); Console.WriteLine($"Test Loss: {evaluationResult[0]}, Test Accuracy: {evaluationResult[1]}"); ``` #### 5. 预测与结果分析 完成模型训练后，可以使用模型进行预测，并对结果进行分析[^1]： ```csharp // 对新数据进行预测 NDArray predictions = model.Predict(testFeatures); // 输出前 5 个预测结果 for (int i = 0; i < 5; i++) { Console.WriteLine($"Predicted: {np.argmax(predictions[i])}, Actual: {testLabels[i].GetData<int>()[0]}"); } ``` ###