Question

我想训练一个具有大量功能的模型，这些功能是指某个关键字是否出现在页面上。功能列表如此之大，以至于我无法像ML.NET教程here中所建议的那样标记所有功能。

public class IrisData
{
    [LoadColumn(0)]
    public float SepalLength;

    [LoadColumn(1)]
    public float SepalWidth;

    [LoadColumn(2)]
    public float PetalLength;

    [LoadColumn(3)]
    public float PetalWidth;

    [LoadColumn(4)]
    public string Label;
}

我希望能够给它一个未命名功能的列表，就像在sklearn中使用python一样，只需给它提供功能数组[[0,0,1],[0,1,0]]和标签数组["ShoppingSite", "SocialNetwork"]

Answer 1

您的所有功能是否都是相同类型的布尔值？如果是这样，您可以使用TextLoader.Range（startIndex，EndIndex）将所有功能加载到单个列中： https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/master/docs/code/MlNetCookBook.md#how-do-i-load-data-with-many-columns-from-a-csv

var reader = mlContext.Data.CreateTextReader(new[] {
        // We read the first 10 values as a single float vector.
        new TextLoader.Column("FeatureVector", DataKind.R4, new[] {new TextLoader.Range(0, 10)}),
        // Separately, read the target variable.
        new TextLoader.Column("Target", DataKind.R4, 11)
    },
    // Default separator is tab, but we need a comma.
    separatorChar: ',');

在不标记ML.NET功能的情况下训练模型

1 个答案: