C# 机器学习和多标签分类

Question

我是一名学徒，刚刚完成了我的第一个.NET Web应用程序，其主要原则是解析并可视化来自ELmah.io（错误日志模块和处理程序）的日志组。我研究了ML.NET模型生成器和多类分类，可以让我添加单个日志类别（例如优先级），并直接从SQL服务器表中根据该类别训练模型。我更感兴趣的是多标签分类，这是目前ML.NET不支持的，所以我正在研究Accord.NET。但必须承认，它有点混乱，而且很难找到任何教程，我能够运行他们网站上的一个简单的二元分类示例，但那不是我想要的。

如果您有任何指导，请告诉我从哪里开始（也许有其他替代品可供选择？）。

从我阅读的内容来看，我的表结构应该像这样：

我的前端页面示例：

谢谢，

Jakub

- Jacob Zielinski

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关于多标签分类，目前ML.NET不支持，请参见https://github.com/dotnet/docs/issues/5385#issuecomment-389396820 入门页面上的鸢尾花示例是一个多类分类器： https://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet/get-started - user5226582

你有多少个类？你可以为每个类使用单独的模型。 - user5226582

你的想法确实非常有趣，我将最多使用5个类 - 这意味着5个单独的模型？ - Jacob Zielinski

5个模型听起来很合理，每个模型将每个类别与其他类别分开，然后在集成模型中使用它们以选择具有最高置信度的预测。 - user5226582

从技术上讲，如果您的模型足够准确，您可以使用4个模型（类似于您只需要1个模型来区分2个类），但是5个模型可能更准确，我个人更喜欢对称的解决方案。 - user5226582

考虑一下，我们可以只使用3个（ab/cde、ac/bde、ae/bcd）。不过我并不建议这样做 :) - user5226582

Answer 1

截至今日，ML.net仍不支持多标签分类。

相反，您可以分别对每个标签训练模型，然后将结果组合起来。

- asmgx