vb.net2019- 机器学习ml.net情绪分析(2)

(8)创建机器学习上下文和加载数据函数

 Imports SystemImports System.CollectionsImports System.IOImports System.LinqImports Microsoft.Data.DataViewImports Microsoft.MLImports Microsoft.ML.TrainersImports Microsoft.ML.Transforms.TextModule ProgramPrivate ReadOnly _dataPath As String = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "data", "yelp_labelled.txt")Private ReadOnly _modelPath As String = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "data", "model.zip")Public ReadOnly Property DataPath As StringGetReturn _dataPathEnd GetEnd PropertyPublic ReadOnly Property ModelPath As StringGetReturn _modelPathEnd GetEnd PropertySub Main(args As String())'创建上下文ML作业Dim mlConText As New MLContextDim splitDataView As TrainCatalogBase.TrainTestData = LoadData(mlConText)End SubPublic Function LoadData(MLContext As MLContext) As TrainCatalogBase.TrainTestData'加载数据，将数据集分为训练集与测试集并返回Return NothingEnd FunctionEnd Module

（9）分割并读入样本数据集

Imports System
Imports System.Collections
Imports System.IO
Imports System.Linq
Imports Microsoft.Data.DataView
Imports Microsoft.ML
Imports Microsoft.ML.Trainers
Imports Microsoft.ML.Transforms.TextModule ProgramPrivate ReadOnly _dataPath As String = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "data", "yelp_labelled.txt")Private ReadOnly _modelPath As String = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "data", "model.zip")Public ReadOnly Property DataPath As StringGetReturn _dataPathEnd GetEnd PropertyPublic ReadOnly Property ModelPath As StringGetReturn _modelPathEnd GetEnd PropertySub Main(args As String())'创建上下文ML作业Dim mlConText As New MLContextDim splitDataView As TrainCatalogBase.TrainTestData = LoadData(mlConText)End SubPublic Function LoadData(mlContext As MLContext) As TrainCatalogBase.TrainTestData'加载数据，将数据集分为训练集与测试集并返回'加载数据集通过基本的数据管道dataviewDim dataView As IDataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile(Of SentimentData)(_dataPath, hasHeader:=False)'拆分数据集进行模型训练和测试,20%的测试集Dim splitDataView As TrainCatalogBase.TrainTestData = mlContext.BinaryClassification.TrainTestSplit(dataView, testFraction:=0.2)Return splitDataViewEnd Function
End Module

(10)提取特征，确认模型，返回模型

Sub Main(args As String())'创建上下文ML作业Dim mlConText As New MLContextDim splitDataView As TrainCatalogBase.TrainTestData = LoadData(mlConText)Dim model As ITransformer = BuildAndTrainModel(mlConText, splitDataView.TrainSet)
End Sub
Public Function BuildAndTrainModel(mlContext As MLContext, splitTrainSet As IDataView) As ITransformer'将文本列特征化为机器学习算法使用的名为Features的数值向量的FeaturizeText，再将决策树算法追加到管道Dim pipleline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText(outputColumnName:=DefaultColumnNames.Features, inputColumnName:=NameOf(SentimentData.SentimentText)).Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree(numLeaves:=50, numTrees:=50, minDatapointsInLeaves:=20))Dim model = pipleline.Fit(splitTrainSet)Return model
End Function

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