C#使用ML.Net完成人工智能预测

C#可以使用ML.Net来实现人工智能预测，下面是一些基本的步骤：

1.安装ML.Net。可以通过Visual Studio NuGet包管理器或者官网下载进行安装。

2.准备数据。可以使用Microsoft Excel进行数据采集和整理，将数据存储到CSV格式或者SQL Server数据库中。

3.定义数据结构。为了训练和预测模型，需要定义数据结构。例如，如果要预测一个人的年龄，可以定义一个包含Age、Gender和Salary属性的类。

4.选择算法和评估器。根据预测的问题和数据量，选择最适合的算法和评估器。

5.创建模型。通过调用MLContext对象来创建一个新的模型。

6.训练模型。使用数据来训练模型。此步骤可能需要一些时间，具体取决于算法、数据量和计算机性能。

7.评估模型。使用测试数据来评估模型的准确性，并对模型进行微调。

8.使用模型进行预测。现在模型已经训练好了，可以使用它来预测新数据的结果。

接下来，我将通过两个示例来演示如何使用ML.Net进行预测。

示例1: 预测购买电子产品的顾客

在这个示例中，我们要预测是否会购买电子产品的顾客。让我们来看看如何使用ML.Net完成这个任务。

1.定义数据结构

public class SalesData
{
    [LoadColumn(0)]
    public bool Bought { get; set; }

    [LoadColumn(1)]
    public int Age { get; set; }

    [LoadColumn(2)]
    public string Gender { get; set; }

    [LoadColumn(3)]
    public string Country { get; set; }
}

2.加载数据

var mlContext = new MLContext(seed: 1);
IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<SalesData>(PATH_TO_DATA_FILE, separatorChar:',', hasHeader:true);

3.拆分数据

DataOperationsCatalog.TrainTestData splitData = mlContext.Data.TrainTestSplit(dataView, testFraction: 0.25);
IDataView trainData = splitData.TrainSet;
IDataView testData = splitData.TestSet;

4.选择算法和评估器

在这个示例中，我们选择使用二元分类算法和AUC评估器。

var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label", nameof(SalesData.Bought))
    .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", nameof(SalesData.Age), nameof(SalesData.Country), nameof(SalesData.Gender)))
    .Append(mlContext.Transforms.CopyColumns("Features", "NormalizedFeatures"))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("NormalizedFeatures"))
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("CountryId", nameof(SalesData.Country)))
    .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("CountryEncoded", "CountryId"))
    .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "NormalizedFeatures", "CountryEncoded"))
    .Append(mlContext.Transforms.DropColumns(nameof(SalesData.Country), nameof(SalesData.CountryId), "NormalizedFeatures"))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax(nameof(SalesData.Age)))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax(nameof(SalesData.Gender)))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabelProbability"));

var trainer = mlContext.BinaryClassification.Trainers.AveragedPerceptron();
var metrics = mlContext.BinaryClassification.CrossValidate(trainData, trainer, numberOfFolds: 5, labelColumnName: nameof(SalesData.Bought));

5.创建模型并训练

ITransformer model = pipeline.Fit(trainData);

6.评估模型

var testMetrics = mlContext.BinaryClassification.Evaluate(model.Transform(testData));
Console.WriteLine($"Accuracy {testMetrics.Accuracy:P2}");
Console.WriteLine($"AUC {testMetrics.AreaUnderRocCurve:P2}");

7.使用模型进行预测

预测单个样本：

var sample = new SalesData
{
    Age = 23,
    Gender = "Male",
    Country = "USA",
};
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<SalesData, SalesPrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Predicted buying: {prediction.Bought}");

预测多个样本：

var predictions = model.CreatePredictionEngine<SalesData, SalesPrediction>(mlContext)
            .Predict(dataView);

foreach(var prediction in predictions)
{
    Console.WriteLine($"Predicted buying: {prediction.Bought}");
}

示例2: 预测房价

这个示例中，我们要使用ML.Net来预测房价。具体如下：

1.定义数据结构

public class HouseData
{
    [LoadColumn(0)]
    public float Price { get; set; }

    [LoadColumn(1, 3), VectorType(3)]
    public float[] Features { get; set; }
}

public class HousePrediction
{
    [ColumnName("Score")]
    public float Price { get; set; }
}

2.加载数据

var mlContext = new MLContext(seed: 1);
IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<HouseData>(PATH_TO_DATA_FILE, separatorChar:',', hasHeader:true);

3.拆分数据

DataOperationsCatalog.TrainTestData splitData = mlContext.Data.TrainTestSplit(dataView, testFraction: 0.25);
IDataView trainData = splitData.TrainSet;
IDataView testData = splitData.TestSet;

4.选择算法和评估器

在这个示例中，我们选择使用回归算法和均方误差评估器。

var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Features")
            .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
            .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Price"))
            .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label", nameof(HouseData.Price)))
            .Append(mlContext.Transforms.CopyColumns("Label", "Y"));

var trainer = mlContext.Regression.Trainers.OnlineGradientDescent();
var metrics = mlContext.Regression.CrossValidate(trainData, trainer, numberOfFolds: 5, labelColumnName: nameof(HouseData.Price));

5.创建模型并训练

ITransformer model = pipeline.Fit(trainData);

6.评估模型

var testMetrics = mlContext.Regression.Evaluate(model.Transform(testData));
Console.WriteLine($"RSquared {testMetrics.RSquared:0.##}");
Console.WriteLine($"RMS {testMetrics.RootMeanSquaredError:0.##}");

7.使用模型进行预测

预测单个样本：

var sample = new HouseData
{
    Features = new float[] { 10.2f, 3.14f, 2.1f },
};
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<HouseData, HousePrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Predicted price: {prediction.Price}");

预测多个样本：

var predictions = model.CreatePredictionEngine<HouseData, HousePrediction>(mlContext)
            .Predict(dataView);

foreach(var prediction in predictions)
{
    Console.WriteLine($"Predicted price: {prediction.Price}");
}

至此，使用ML.Net完成人工智能预测的攻略和两个示例讲解完毕。