ML.NET チュートリアル | 概要を 10 分で

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モデルを使用する

最後の手順は、エンドユーザーアプリケーションでトレーニング済みのモデルを使用することです。

  1. 次のコードを使用して myMLApp プロジェクトの Program.cs コードを置換します。

    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. myMLApp を実行します (Ctrl+F5 または [デバッグ] > [デバッグしないで開始] を選択します)。入力ステートメントがポジティブかネガティブかを予測して、以下のような出力を表示されます。

    出力: テキスト: このレストランは素晴らしかった。 センチメント： 肯定的

ML.NET CLI によって、トレーニング済みのモデルとコードが生成されたため、次の手順に従って、.NET アプリケーション (たとえば SentimentModel コンソール アプリ) でモデルを使用できるようになりました。

  1. コマンド ラインで、consumeModelApp ディレクトリに移動します。
    Command prompt
    cd SentimentModel

  2. 任意のコード エディターで Program.cs を開き、コードを確認します。コードは次のようになります。

    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. SentimentModel.ConsoleApp を実行します。これを行うには、ターミナルで次のコマンドを実行します (SentimentModel ディレクトリであることを確認してください)。

    Command prompt
    dotnet run

    出力は次のようになります:

    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 ===============
続行