ML.NET による回帰分析

ML.NET がリリース
2018/05/07 に ML.NET 0.1 がプレビュー リリースとなり、クロスプラットフォームで動作する .NET Core 上で、機械学習が利用可能となりました。
これまで、機械学習の言語といえば Python がほとんどですが、普段 C# を利用している身からしたら、今後 C# も機械学習で利用できるメジャーな言語となることを期待しています。
ここでは、ML.NET を利用して、ワインの品質を回帰分析で推論する機械学習モデルを作成する手順を紹介します。
データセットは、UCI が公開している UC Irvine Machine Learning Repository の Wine Quality Data Set を利用します。
また、ML.NET は、Visual Studio 2017 15.6 以降が必要となるため、必要に応じて Visual Studio を更新してください。
.NET Core プロジェクトの作成
Visual Studio 2017 を起動し、[ファイル] – [新規作成] – [Visual C#] – [.NET Core] – [コンソール アプリ (.NET Core)] を選択し、[名前] に任意のプロジェクト名(ここでは、 “WinequalityDemo001” ) を入力し [OK] を選択します
Microsoft.ML のインストール
[ソリューション エクスプローラー] から、プロジェクトを選択し、右クリックメニューから、[NuGet パッケージの管理] を選択します。
[参照] タブの [検索] テキスト ボックスに “Microsoft.ML” と入力し、[Microsoft.ML] を選択し、[インストール] を選択し、以降画面の指示に従い “Microsoft.ML” をインストールします。
データの準備
[ソリューション エクスプローラー] から、プロジェクトを選択し、右クリックメニューから、[追加] – [新しいフォルダー] を選択しフォルダーを作成し、任意の名前 (ここでは、”Data”) を付けます。
Wine Quality Data Set – Data Folder から、winequality-red.csv をダウンロードし、作成した

サイト名: Qiita

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