код на C# с использованием библиотеки ML.NET для классификации задач
using System;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
namespace MLNetExample
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// Создание объекта MLContext для работы с ML.NET
var mlContext = new MLContext();
// Чтение данных из файла
var dataPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "data.csv");
var dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<DataInput>(dataPath, hasHeader: true, separatorChar: ',');
// Определение столбца с метками классов
var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label", "Class") .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Feature1", "Feature2", "Feature3")) .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));
// Выбор алгоритма классификации и обучение модели
var trainer = mlContext.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy("Label", "Features");
var trainedModel = pipeline.Append(trainer).Fit(dataView);
// Пример классификации новой задачи
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<DataInput, DataOutput>(trainedModel);
var newData = new DataInput { Feature1 = 0.5f, Feature2 = 0.3f, Feature3 = 0.8f };
var prediction = predictionEngine.Predict(newData);
Console.WriteLine($"Predicted class: {prediction.PredictedClass}");
}
}
// Определение структуры входных данных
public class DataInput
{
[LoadColumn(0)]
public string Class { get; set; }
[LoadColumn(1)]
public float Feature1 { get; set; }
[LoadColumn(2)]
public float Feature2 { get; set; }
[LoadColumn(3)]
public float Feature3 { get; set; }
}
// Определение структуры выходных данных
public class DataOutput
{
public string PredictedClass { get; set; }
}
}
