Tutorial ML.NET - Mulai dalam 10 menit

Windows Linux macOS

Gunakan model Anda

Langkah terakhir adalah menggunakan model terlatih Anda di aplikasi pengguna akhir.

  1. Ganti kode Program.cs di proyek myMLApp Anda dengan kode berikut:

    Program.cs
    using MyMLApp;
// Add input data
var sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
{
    Col0 = "This restaurant was wonderful."
};

// Load model and predict output of sample data
var result = SentimentModel.Predict(sampleData);

// If Prediction is 1, sentiment is "Positive"; otherwise, sentiment is "Negative"
var sentiment = result.PredictedLabel == 1 ? "Positive" : "Negative";
Console.WriteLine($"Text: {sampleData.Col0}\nSentiment: {sentiment}");

  2. Jalankan myMLApp (pilih Ctrl+F5 atau Debug > Mulai Tanpa Penelusuran Kesalahan). Anda akan melihat output berikut, memprediksi apakah pernyataan input positif atau negatif.

    Output: Teks: Restoran ini luar biasa. Sentimen: Positif

CLI ML.NET telah membuat model dan kode terlatih untuk Anda, sehingga sekarang Anda dapat menggunakan model di aplikasi .NET (misalnya, aplikasi konsol SentimentModel) dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

  1. Di baris perintah, navigasikan ke direktori consumeModelApp.
    Command prompt
    cd SentimentModel

  2. Buka Program.cs di editor kode apa pun dan periksa kodenya. Kode harus terlihat mirip dengan berikut ini:

    Program.cs
    using System;

namespace SentimentModel.ConsoleApp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // Add input data
            SentimentModel.ModelInput sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
            {
              Col0 = @"Wow... Loved this place."
            };

            // Make a single prediction on the sample data and print results
            var predictionResult = SentimentModel.Predict(sampleData);

            Console.WriteLine("Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...\n\n");


            Console.WriteLine($"Col0: @{"Wow... Loved this place."}");
            Console.WriteLine($"Col1: {1F}");


            Console.WriteLine($"\n\nPredicted Col1: {predictionResult.PredictedLabel}\n\n");
            Console.WriteLine("=============== End of process, hit any key to finish ===============");
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

  3. Jalankan SentimentModel.ConsoleApp Anda. Anda dapat melakukan ini dengan menjalankan perintah berikut di terminal (pastikan Anda berada dalam direktori SentimentModel):

    Command prompt
    dotnet run

    Output akan terlihat seperti ini:

    Command prompt
    Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...


Col0: Wow... Loved this place.
Col1: 1
Class                          Score
-----                          -----
1                              0.9651076
0                              0.034892436
=============== End of process, hit any key to finish ===============
Melanjutkan