C# 机器学习


前言:

提起人工智能,机器学习。大家都是一脸懵的样子。其实呢,就是根据数据进行训练。然后可以大概的预测结果。Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net,所以,只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了。

话不多说,开撸!

使用说明:

首先新建一个任意项目,我这里使用的是控制台项目。然后右键项目->添加机器学习。

 

点击机器学习时,如果我们没有开启MLNET模型创建功能,则会弹出提示,让我们开启。

 

 当然我们也可以手动在选项中开启,如下图:

 

 

 点击【机器学习】之后会有图形界面,如下图:

这里的话我们点击第一个,进行情绪训练分析。

1,方案&环境

 

 

 2,数据:

然后我们需要进行添加数据源来训练。这里提供一个官网自带的数据 可以直接使用。其中1:代表开心 的意思  0 :代表愤怒的意思

 

3,训练:

这里节省时间,这是简单的用默认时间来训练一下。训练时长越多,那推演预测的数据越准确!

 

 4,评估:

训练结束后,点击评估我们可以进行输入一些内容进行预测心情。大家可以看到准确率还是很高的。

 

 5,代码:

这是vs自带的训练类库。然后我们该如何使用呢?使用也很简单,点击代码 ,然后选择添加项目。你就会看到多了两个项目。如图:

 

 

6,使用:

然后下面给大家一个main函数的代码 可以自行复制 使用。

        /// <summary>
        /// 分析 人语言的情绪    1  开心,  0  愤怒;
        /// </summary>
        /// <param name="args"></param>

        static void Main(string[] args)
        {
            while (true)
            {
                var str = Console.ReadLine();
                if (str == "exit")
                {
                    break;
                }
                //// Add input data
                var input = new ModelInput();
                input.Col0 = str;
                // Load model and predict output of sample data
                ModelOutput result = ConsumeModel.Predict(input);
                Console.WriteLine($"Col0: {input.Col0}");


                //Console.WriteLine($"\n\nPredicted Col1 value {result.Prediction} \nPredicted Col1 scores: [{String.Join(",", result.Score)}]\n\n");


                var value0 = result.Score[0].ToString();
                decimal.TryParse(value0, out decimal res0);

                var value1 = result.Score[1].ToString();
                decimal.TryParse(value1, out decimal res1);


                if (res0 > res1)
                {
                    Console.WriteLine("愤怒");

                }
                else
                {
                    Console.WriteLine("开心");
                }
                Console.WriteLine("\r\n");
                Console.WriteLine("输入exit,以退出");
                Console.WriteLine("\r\n");
            }

        }

运行结果:

 

 

 

最后,本人还是特别稀罕人工智能方面的技术的。奈何能力有限,只能慢慢接触,慢慢学习。希望能给大家带来一些帮助。

 

关于这篇文章推荐观看这篇文章:https://www.cnblogs.com/kiba/p/14097006.html

感谢博主给的启发接触这块。

 

文章来源:https://www.cnblogs.com/BFMC/p/15656425.html

版权声明:本文为YES开发框架网发布内容,转载请附上原文出处连接
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