本周.NET生态圈内的更新源源不断，除了.NET Core 2.2，ASP.NET Core 2.2和Entity Framework Core 2.2之外，ML.NET 0.8也一并登上舞台。

新的推荐场景

ML.NET使用基于矩阵分解(Matrix Factorization)和场感知分解机(Field-aware Factorization Machine)的方法来作推荐。一般而言，场感知分解机是矩阵分解更通用的例子，它允许传入额外的元数据。

在ML.NET 0.8中新加了运用矩阵分解的推荐场景。

在新的推荐场景中，即使没有可用的评价，也可以通过历史购买数据为用户构建"经常一起购买的产品"(Frequently Bought Together)的列表。

通过预览数据改进调试功能

在多数例子里，当开始运行你的机器学习管道(pipeline)，且加载数据时，能看到已经载入的数据是很有用的功能。尤其是在某些中间转换过程之后，需要确保数据如预期的一样发生变化。

现在当你想要预览DataView的数据模式(Schema)时，可以悬停鼠标在IDataView对象上，展开它，观察它的数据模式属性。

而要查看DataView中已加载的实际数据，通过以下三步可以达成目标。

• 在调试模式中打开观察窗口

• 输入DataView对象的变量名，调用它的Preview方法

• 点开想看的某行，这样就能显示其中实际加载的数据

默认情况下，只会显示100行的数据，但可以在Preview方法里传入参数，比如Preview(500)，以获得更多的数据。

模型可解释性

为了让模型更具可解释性，ML.NET 0.8引入了新的API，用以帮助理解模型的特征重要性(整体特征重要度(Overall Feature Importance))以及创建能被其他人解释的高效模型(广义加性模型(Generalized Additive Models))。

整体特征重要度用于评判在模型中哪些特性是整体上最重要的。它帮助理解哪些特征是最有价值的，从而得到更好的预测结果。例如，当预测汽车价格时，一些特性比如里程数和生产商品牌是更重要的，而其它特性，如汽车颜色，则是影响甚小。

模型的整体特征重要度可以通过"排列特征重要度"(Permutation Feature Importance)(PFI)技术来获得。PFI借由"如果特征值设为随机数，会怎样影响模型"这一问题以测量特征重要度。

PFI方法的好处是其与模型无关，任何模型都可以用它作评估，并且它还可以使用任意数据。

使用PFI的方法如下例代码所示：

// Compute the feature importance using PFIvar permutationMetrics = mlContext.Regression.PermutationFeatureImportance(model, data);// Get the feature names from the training setvar featureNames = data.Schema.GetColumns().Select(tuple => tuple.column.Name) // Get the column names.Where(name => name != labelName) // Drop the Label.ToArray();// Write out the feature names and their importance to the model's R-squared valuefor (int i = 0; i < featureNames.Length; i++)Console.WriteLine($"{featureNames[i]}\t{permutationMetrics[i].rSquared:G4}");

生成的结果包括了特征名与它的重要度。

Console output:Feature            Model Weight    Change in R - Squared--------------------------------------------------------RoomsPerDwelling      50.80             -0.3695EmploymentDistance   -17.79             -0.2238TeacherRatio         -19.83             -0.1228TaxRate              -8.60              -0.1042NitricOxides         -15.95             -0.1025HighwayDistance        5.37             -0.09345CrimesPerCapita      -15.05             -0.05797PercentPre40s         -4.64             -0.0385PercentResidental      3.98             -0.02184CharlesRiver           3.38             -0.01487PercentNonRetail      -1.94             -0.007231

广义加性模型拥有很好的预测可解释性。在便于理解上，它类似于线性模型，但更加灵活，并具有更佳的性能以及利于分析的可视化能力。

更多的API增强

在DataView中过滤行

有时你会需要对数据集过滤一部分数据，比如那些离群值(outlier)。ML.NET 0.8中新加入了FilterByColumn()API可以帮助解决类似问题。

使用方法如下面的代码所示：

IDataView trainingDataView = mlContext.Data.FilterByColumn(baseTrainingDataView, "FareAmount", lowerBound: 1, upperBound: 150);

缓存功能的API

当对同一数据作多次迭代处理时，通过缓存数据可以大幅减少训练时间。

以下例子可以减少50%的训练时间：

var dataProcessPipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Area", "Label").Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Title", "TitleFeaturized")).Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Description", "DescriptionFeaturized")).Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "TitleFeaturized", "DescriptionFeaturized"))        //Example Caching the DataView .AppendCacheCheckpoint(mlContext) .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.AveragedPerceptron(DefaultColumnNames.Label,                                  DefaultColumnNames.Features,numIterations: 10));

以IDataView二进制格式保存读取数据

将经过转换的数据保存为IDataView二进制格式相较普通的文本格式，可以极大地提升效率。同时，由于此格式保留了数据模式，所以可以方便读取而不需要再指定列类型。

读取与保存的API如下所示，十分简单：

mlContext.Data.ReadFromBinary("pathToFile");
mlContext.Data.SaveAsBinary("pathToFile");

用于时间序列问题的状态性预测引擎

ML.NET 0.7里可以基于时间序列处理异常检查问题。然而，其预测引擎是无状态的，这意味着每次要指出最新的数据点是否是异常的，需要同时提供历史数据。
新的引擎中可以保留时间序列的状态，所以现在只要有最新的数据点，即可以进行预测。需要改动的地方是将CreatePredictionFunction()方法替换成CreateTimeSeriesPredictionFunction()。

原文地址:https://www.cnblogs.com/kenwoo/p/10090881.html

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