機械学習による図形推定(学習モデル作成編)

前回は作成済みの学習モデルを読み込んで使用したが,今回はML.netで学習モデルを作成する手順を紹介する.

学習データの読み込み

前回の,ストロークを特徴ベクトルに変換しラベル(正解)が付けられたデータ群がリストstrokeDatasに蓄積されていたとすると,

mLContext = new MLContext();
IDataView trainingData = mLContext.Data.LoadFromEnumerable(strokeDatas); //1
DataOperationsCatalog.TrainTestData splitDataView = 
mLContext.Data.TrainTestSplit(trainingData, testFraction: 0.2); //2

1で,ML.netで使用するためデータを読み込む.mLContext.Data.LoadFromEnumerableメソッドにより,IEnumerableを実装したクラス(ArrayやList<>)などからデータを読み込める.

2で,データをトレーニング用と評価テスト用に分ける.0.2で2割のデータを評価テスト用としている.

パイプラインの作成

ML.netでは入力されたデータを実際学習に使用するデータへの加工→学習モデルの作成 などの作業をパイプラインとして定義(作成)しておく.また,機械学習ではデータの前処理なども大きな仕事となるので,データを処理するだけのパイプラインを作ることもできる.

var pipeline = mLContext.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "DirCount" })
               .Append(mLContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression(

                   labelColumnName: "Label", featureColumnName: "Features"));

学習モデルの作成


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