ML.NET是一个跨平台、开源的机器学习框架，适用于.NET开发者。对于刚开始学习机器学习的人来说，了解ML.NET的目录是很重要的。它提供了各种”目录”，这些目录是针对不同类型的机器学习任务的算法和转换的集合。ML.NET中的每个目录都是为特定类型的机器学习任务设计的，提供适用于这些任务的各种算法和方法。
ML.NET目录和使用场景
以下是ML.NET中一些关键目录的概述以及它们可能被使用的真实场景示例：
1. 数据加载和转换
- 目的：加载、转换和操作数据
- 使用场景：预处理健康记录数据，对其进行归一化和编码，然后将其输入预测模型
- 库：
Microsoft.ML.Data
2. 二元分类
- 目的：用于预测两种结果中的一种
- 使用场景：筛查健康记录，识别患有糖尿病风险的患者：ML.NET模型分析患者的年龄、体重、血压和家族史等数据，将每个患者分类为“有风险”或“无风险”。这使得医疗保健提供者能够为高风险的患者提供有针对性的生活方式建议或预防性治疗，从而可能预防疾病的发生，或基于其内容分析电子邮件是否为垃圾邮件。
- 库：
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
3. 多元分类
- 目的：用于预测多种可能结果中的一种
- 使用场景：将新闻文章分类为预定义的主题，如体育、政治或技术
- 库：
Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropy
4. 回归
- 目的：预测连续值
- 使用场景：根据房屋的大小、位置和年龄等特征来估计房屋的价格
- 库：
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
5. 聚类
- 目的：将相似的项目归为一组
- 使用场景：根据购买行为将客户分成不同的组，以进行有针对性的营销
- 库：
Microsoft.ML.Trainers.KMeans
6. 异常检测
- 目的：用于识别异常数据点或事件
- 使用场景：在信用卡交易数据集中检测欺诈交易，或检测血糖/血压水平中与患者典型模式偏离的突然波动
- 库：
Microsoft.ML.Trainers.RandomizedPca
7. 排名
- 目的：用于按特定顺序排列项目的任务
- 使用场景：根据病情的紧急程度，通过分析患者的症状、病史和病情的严重程度来为医院或诊所的患者候诊名单排序：通过准确排名患者，系统确保首先为最需要紧急护理的患者提供服务，优化医疗资源配置，提高患者护理效率。
- 库：
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
8. 推荐
- 目的: 为用户推荐物品
- 使用案例: 根据用户的浏览历史，在电子商务网站上向用户推荐产品，或在医院或诊所中推荐个性化的患者护理计划
- 库:
Microsoft.ML.Trainers.MatrixFactorization
9. 时间序列和序列预测
- 目的: 预测时间序列中的未来值
- 使用案例: 根据历史数据预测股票价格或电力需求，或在重症监护室中提前数小时预测患者的重要事件或健康恶化，使医务人员能够及时采取行动，拯救生命和改善患者结果
- 库:
Microsoft.ML.TimeSeries
10. 文本分析和自然语言处理
- 目的: 分析和处理文本数据
- 使用案例: 对客户的评价进行情感分析，以评估整体客户满意度
- 库:
Microsoft.ML.Transforms.Text
11. 图像分类和对象检测
- 目的: 用于与图像处理相关的任务
- 使用案例: 使用装配线上的图像识别和分类来识别和分类制造产品中的缺陷，或者帮助放射科医生分析医学图像，如MRI或CT扫描，以识别潜在的问题区域，如肿瘤或骨折，并找到它们在扫描中的位置和大小
- 库:
Microsoft.ML.Vision
12. 模型可解释性
- 目的: 理解和解释模型决策
- 使用案例: 解释为什么某个贷款或工作申请被预测模型批准/接受或拒绝
- 库:
Microsoft.ML.Model.OnnxConverter
ML.NET中的每个目录提供了针对这些类型任务量身定制的特定算法和方法，帮助开发人员有效地实现机器学习在他们的应用程序中。