这篇文章将为大家详细讲解有关ML.NET怎么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
创新互联于2013年成立，是专业互联网技术服务公司，拥有项目网站建设、做网站网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元临朐做网站,已为上家服务,为临朐各地企业和个人服务,联系电话:18982081108ML.NET一直在微软的研究部门的工作。这些创新已经用于他们自己的产品，如Windows Defender，Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐），Azure机器学习，PowerBI。 ML.NET旨在提供终端工作流程，以便在机器学习（预处理，特征工程，建模，评估和操作）的各个步骤中将ML用于.NET应用程序。
ML.NET 1.0提供以下关键组件：数据表示机器学习任务（分类，回归，异常检测等）数据特征工程
机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在甚至可以构建这些模型，因为新框架的设计考虑了AutoML。除了通常的机器学习任务外，ML.NET还支持AutoML。
对于机器学习初学者，Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。对于可以随时构建模型的场景，AutoML API也非常方便。
使用ML.NET模型构建器，只需右键单击即可向应用程序添加机器学习。
在命令行使用ML.NET
还引入了另一个工具ML.NET CLI（命令行工具），它允许使用AutoML和ML.NET生成ML.NET模型。ML.NET CLI快速遍历特定ML任务的数据集（目前支持回归和分类）并生成很好模型。
CLI除了生成很好模型外，还允许用户为很好性能模型生成模型训练和 消费模型代码。
ML.NET CLI是跨平台的，是.NET CLI 的全局工具。Visual Studio扩展ML.NET Model Builder 还使用ML.NET CLI提供模型构建器功能。
安装ML.NET CLI：
dotnet tool install -g mlnet
这是使用回归预测出租车票价的代码
加载数据集
IDataView trainingDataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile(TrainDataPath, hasHeader: true);
IDataView testDataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile(TestDataPath, hasHeader: true);
运行AutoML二进制分类
ExperimentResult experimentResult = mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment(ExperimentTime).Execute(trainingDataView, LabelColumnName, progressHandler: new RegressionExperimentProgressHandler());
模型评估
ITransformer model = experimentResult.BestRun.Model;
并使用测试数据集评估其质量（taxi-fare-test.csv）。
Regression.Evaluate()计算已知票价与模型预测值之间的差异，以生成各种指标。
var predictions = trainedModel.Transform(testDataView); var metrics = mlContext.Regression.Evaluate（predictions，scoreColumnName：“Score”）;
创建预测引擎
