修改program.cs內容
using microsoft.ml;
using microsoft.ml.data;
using microsoft.ml.legacy;
using microsoft.ml.trainers;
using microsoft.ml.transforms;
using microsoft.ml.runtime.api;
using microsoft.ml.legacy.data;
using microsoft.ml.legacy.trainers;
using microsoft.ml.legacy.transforms;
using system;
using system.threading;
class program
// 步驟 1: 定義資料結構
// irisdata 用於提供訓練資料, 以及用於**操作的輸入。
// -前4屬性是用於**標籤的輸入/特徵
// -標籤是你所**的, 只有在訓練時才設定
public class irisdata
[column("0")]
public float sepallength;
[column("1")]
public float sepalwidth;
[column("2")]
public float petallength;
[column("3")]
public float petalwidth;
[column("4")]
[columnname("label")]
public string label;
// irisprediction 是**操作返回的結果
public class irisprediction
[columnname("predictedlabel")]
public string predictedlabels;
static void main(string args)
// step 2: 建立類並載入資料
var pipeline = new learningpipeline();
// 注意檔案命名
string datapath = "iris.data.txt";
pipeline.add(new textloader(datapath).createfrom(separator: ','));
//步驟 3: 轉換資料
// 將數值分配給 "標籤 " 列中的文字,
// 因為只有在模型訓練過程中才能處理數字
pipeline.add(new dictionarizer("label"));
// 將所有特徵放入向量中
pipeline.add(new columnconcatenator("features", "sepallength", "sepalwidth", "petallength", "petalwidth"));
// 步驟 4: 新增學習者
// 向類中新增學習演算法。這是乙個分類場景 (這是什麼型別？)
pipeline.add(new stochasticdualcoordinateascentclassifier());
// 將標籤轉換回原始文字 (在步驟3中轉換為數字後)
pipeline.add(new predictedlabelcolumnoriginalvalueconverter() );
// 步驟 5: 基於資料集對模型進行訓練
var model = pipeline.train();
// 步驟 6: 使用您的模型進行**
// 您可以更改這些數字來測試不同的**
var prediction = model.predict(new irisdata()
sepallength = 3.3f,
sepalwidth = 1.6f,
petallength = 0.2f,
petalwidth = 5.1f,
console.writeline($"predicted flower type is: ");
thread.sleep(3000);
ok，執行它吧。
列印出超引數和結果
輸出結果了呢。
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