本文将结合最新的 NBA 球员多赛季数据（目前已包括 2017 至 2022 赛季），使用 ML.NET 来预测球员未来的潜力与表现趋势。通过此示例，您可以了解如何在 C# 环境中加载并预处理数据、构建模型，以及评估模型的预测准确度。

前言

• 数据简介
  • 包含球员多个赛季（2017 年起至 2022 年）的人口统计信息（年龄、身高、体重、出生地等）。
  • 包含球队信息（效力球队、选秀年份、轮次等）。
  • 包含基础篮板、得分、助攻等盒子得分(STATS)统计。
  • 数据质量已在多方面做了校验，包含对 52 行缺失值的填补，来自 Basketball Reference 等可信来源。
  • 注意 2022 赛季有更新，数据相对完整，且可以把近些年的球员发展趋势纳入到模型中。
• 潜力评估方向
  1. 通过历史场均得分、篮板、助攻等关键指标，预测下一赛季的场均表现。
  2. 根据年龄、体重、身高等，结合已经获得的赛季综合表现，以回归、分类或排名方式评估球员发展潜力。

以下示例将展示如何使用 ML.NET 在 C# 项目中对球员未来场均得分（Points Per Game，简称 PPG）进行回归预测。

环境准备

安装 .NET 6.0 或更高版本

**创建控制台项目并引用 **ML.NET

text
dotnet add package Microsoft.ML
dotnet add package Microsoft.ML.FastTree

项目概述

本文详细介绍如何使用ML.NET开发一个产品销售预测系统，实现对2024年销售量和收入的预测。该系统使用时间序列分析方法，基于历史数据进行未来销售趋势的预测。

技术栈选择

• 开发语言：C# (.NET 8.0+)
• 机器学习框架：ML.NET 4.0.1
• 算法选择：SSA (Singular Spectrum Analysis) 时间序列预测
• 数据格式：CSV文件存储

系统架构设计

销售数据模型类

C#
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.ML.Data;

namespace App16
{
    /// <summary>  
    /// 销售数据模型类  
    /// </summary>  
    public class SalesData
    {
        // 日期  
        [LoadColumn(0)]
        public string Date { get; set; }

        // 产品1的销售数量  
        [LoadColumn(1)]
        public float QP1 { get; set; }

        // 产品2的销售数量  
        [LoadColumn(2)]
        public float QP2 { get; set; }

        // 产品3的销售数量  
        [LoadColumn(3)]
        public float QP3 { get; set; }

        // 产品4的销售数量  
        [LoadColumn(4)]
        public float QP4 { get; set; }

        // 产品1的销售收入  
        [LoadColumn(5)]
        public float SP1 { get; set; }

        // 产品2的销售收入  
        [LoadColumn(6)]
        public float SP2 { get; set; }

        // 产品3的销售收入  
        [LoadColumn(7)]
        public float SP3 { get; set; }

        // 产品4的销售收入  
        [LoadColumn(8)]
        public float SP4 { get; set; }
    }
}

项目概述

本项目使用ML.NET构建一个预测性维护系统，通过机器学习模型预测设备故障风险。

Nuget 安装包

C#
dotnet add package Microsoft.ML

SDCA（Stochastic Dual Coordinate Ascent）逻辑回归训练器

算法原理

SDCA（随机对偶坐标上升）算法

• 一种凸优化算法
• 专门用于处理大规模线性分类问题
• 计算效率高，适合高维特征数据

本教程通过一个 C# 控制台应用示例，演示如何使用 ML.NET 对时序数据进行异常检测，帮助你在销售量等关键指标发生异常变化时及时捕捉峰值和更改点。

先决条件

1. Visual Studio 2022（已安装 “.NET 桌面开发” 工作负载），或者你也可以使用 VS Code、JetBrains Rider 等编辑器，只要有 .NET 开发环境即可。
2. 引用ML.NET
3. 安装 .NET 6 SDK 或更高版本。
4. 一份产品销售数据集（例如名为 statsfinal.csv 的文件），其中包含两列：
   • 日期（Date）
   • 销售量（Sales）

示例数据格式如下（仅节选）：

步骤 1：创建控制台应用程序

1. 打开 Visual Studio，依次选择 “创建新项目” → “控制台应用程序”。
2. 选择 “.NET 6” 作为目标框架。
3. 依次单击 “下一步” → “创建” 即可完成项目创建。
4. 在解决方案中创建一个 “Data” 文件夹，并将前述的 statsfinal.csv 文件放置于此。

本文介绍如何在 .NET 6 环境下使用 ML.NET 检测时序数据的周期和异常，并以电话呼叫量数据 (phone.csv) 为例进行完整演示。本教程针对已有 C# 基础并希望学习 ML.NET 的读者。让我们开始吧！

检测时序中的异常通常涉及以下基本原理

1. 时序数据的特征：时序数据是按时间顺序排列的数据，通常包含时间戳和相应的数值。理解数据的基本特征（如趋势、季节性和周期性）是异常检测的第一步。
2. 定义异常：异常通常被定义为与正常模式显著不同的数据点。这些异常可能是突发的（瞬时异常）或持续的（长期异常）。

前言和背景

时序数据中常见的需求之一就是检测“异常点”，例如在服务器访问量、传感器读数、电话呼叫量等数据中发现突然的异常值。这些异常点有可能是网络攻击、设备故障、或其他重要潜在事件。

ML.NET 提供了基于频谱残差 (SR) 和卷积神经网络 (CNN) 的 SR-CNN 算法，用于在时序中检测异常。此算法可以先帮我们自动检测周期，再评估剩余的部分是否存在异常点。