/// <summary>
/// Сборка и обучение модели
/// </summary>
/// <param name="trainingDataView"></param>
/// <param name="pipeline"></param>
/// <returns></returns>
private static IEstimator <ITransformer> BuildAndTrainModel(IDataView trainingDataView, IEstimator <ITransformer> pipeline)
{
//Добавьте алгоритм машинного обучения к определениям преобразований данных
var trainingPipeline = pipeline.Append(_mlContext.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy("Label", "Features"))
.Append(_mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));
//Обучите модель на основе данных splitTrainSet и получите обученную модель
//Метод Fit() обучает модель путем преобразования набора данных и применения обучения
_trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);
//Класс PredictionEngine представляет собой удобный API, позволяющий передать один экземпляр данных и
//осуществить прогнозирование на его основе.
_predEngine = _mlContext.Model.CreatePredictionEngine <GitHubIssue, IssuePrediction>(_trainedModel);
//Прогнозирование с помощью обученной модели
GitHubIssue issue = new GitHubIssue()
{
Title = "WebSockets communication is slow in my machine",
Description = "The WebSockets communication used under the covers by SignalR looks like is going slow in my development machine.."
};
//Используйте функцию Predict(), которая создает прогноз по одной строке данных.
var prediction = _predEngine.Predict(issue);
Console.WriteLine($"=============== Single Prediction just-trained-model - Result: {prediction.Area} ===============");
return(trainingPipeline);
}
/// <summary>
/// Развертывание и прогнозирование с помощью модели
/// </summary>
private static void PredictIssue()
{
//Загрузите сохраненную модель в приложение
ITransformer loadedModel = _mlContext.Model.Load(_modelPath, out var modelInputSchema);
// GitHub для тестирования прогноза обученной модели в методе Predict, создав экземпляр GitHubIssue:
GitHubIssue singleIssue = new GitHubIssue()
{
Title = "Entity Framework crashes",
Description = "When connecting to the database, EF is crashing"
};
//создайте экземпляр PredictionEngine
//Класс PredictionEngine представляет собой удобный API, позволяющий осуществить прогнозирование на основе единственного экземпляра данных.
//PredictionEngine не является потокобезопасным.
_predEngine = _mlContext.Model.CreatePredictionEngine <GitHubIssue, IssuePrediction>(loadedModel);
//Используйте PredictionEngine для прогнозирования метки области GitHub
var prediction = _predEngine.Predict(singleIssue);
Console.WriteLine($"=============== Single Prediction - Result: {prediction.Area} ===============");
}
