多类分类是机器学习中的一种常见任务，在ML.NET中，多类分类被支持并提供了多种训练器以满足不同需求。以下从定义、应用场景到训练器及其特点分别进行详细描述。

什么是多类分类？

多类分类（Multiclass Classification）是一种机器学习任务，旨在将输入数据分到多个预定义类别中的一个。它与二元分类（Binary Classification）的主要区别在于，二元分类只区分两个类别，而多类分类处理三个或更多个类别。 这意味着模型需要学习区分各种不同类别之间的细微差别，并准确地将输入数据分配到正确的类别。

多类分类的应用场景非常广泛，例如：

• **图像识别：**自动识别图像中的物体，例如确定一张图片是猫、狗还是鸟。这在自动驾驶、医疗影像分析等领域至关重要。
• **新闻分类：**将新闻文章自动归类到不同的主题类别，例如“科技”、“体育”、“娱乐”、“政治”等。这有助于新闻网站的内容组织和个性化推荐。
• **垃圾邮件过滤：**将电子邮件分类为垃圾邮件、钓鱼邮件、正常邮件等不同类别，以保护用户免受恶意邮件的侵扰。
• **产品分类：**将电商平台上的产品自动分类到不同的类别，例如“服装”、“电子产品”、“家居用品”等，方便用户浏览和搜索。
• **疾病诊断：**根据病人的症状和检查结果，将病人诊断为不同的疾病类别。

在 ML.NET 中，多类分类通过训练一个模型来实现。该模型接收输入特征，并输出一个预测的类别标签。 通过选择合适的算法和精心调整模型参数，可以构建高性能的多类分类模型，以解决各种实际问题。

二元分类（Binary Classification）是机器学习领域中最基础也最常见的一种监督学习任务。顾名思义，它旨在将数据实例划分为两个互斥的类别，通常用"0"或"1"、"是"或"否"、"正"或"负"等标签表示。

常见应用场景

在实践中，二元分类有着广泛而重要的应用，以下是一些典型示例：

• 情感分析：判定社交媒体评论的情绪倾向（积极或消极）。
• 医学诊断：依据各项检查指标，预测患者是否患有特定疾病。
• 垃圾邮件过滤：识别并标记电子邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件。
• 图像识别：判断某张图片中是否包含指定对象（如狗、水果等）。

拓展的应用领域

随着技术的发展，二元分类的应用范围不断拓展，以下是一些潜在的应用领域：

• 网络安全：识别网络流量中的潜在异常或恶意行为（如欺诈交易、木马攻击）。
• 金融风险评估：根据用户信用历史，判断信用卡欺诈或贷款违约的可能性。
• 社交网络分析：检测虚假账号或垃圾信息。
• 生产与运维：监测工业设备状态，预测潜在故障。

概述

本文将介绍如何使用ML.NET框架中的随机梯度下降算法来预测房屋租金。我们将使用印度房屋租赁数据集，该数据集包含了约4700条房屋租赁信息，包括卧室数量、面积、位置等特征。

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

数据模型定义

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

namespace AppHousingRent
{
    public class HouseRentData
    {
        [LoadColumn(0)]
        public float CRIM { get; set; }      // 城镇人均犯罪率  

        [LoadColumn(1)]
        public float ZN { get; set; }        // 占地面积超过25000平方呎的住宅用地比例  

        [LoadColumn(2)]
        public float INDUS { get; set; }     // 城镇非零售商业用地比例  

        [LoadColumn(3)]
        public float CHAS { get; set; }      // 是否临近查尔斯河  

        [LoadColumn(4)]
        public float NOX { get; set; }       // 一氧化氮浓度  

        [LoadColumn(5)]
        public float RM { get; set; }        // 住宅平均房间数  

        [LoadColumn(6)]
        public float AGE { get; set; }       // 1940年之前建成的自用房屋比例  

        [LoadColumn(7)]
        public float DIS { get; set; }       // 到波士顿五个就业中心的加权距离  

        [LoadColumn(8)]
        public float RAD { get; set; }       // 到径向公路的可达性指数  

        [LoadColumn(9)]
        public float TAX { get; set; }       // 每10000美元的全值财产税率  

        [LoadColumn(10)]
        public float PTRATIO { get; set; }   // 城镇师生比例  

        [LoadColumn(11)]
        public float B { get; set; }         // 1000(Bk - 0.63)^2，其中Bk为城镇中黑人的比例  

        [LoadColumn(12)]
        public float LSTAT { get; set; }     // 人口中地位较低者的比例  

        [LoadColumn(13)]
        [ColumnName("Label")]  // 将MEDV标记为Label列  
        public float MEDV { get; set; }      // 自住房的平均房价，以千美元计  
    }

    public class HouseRentPrediction
    {
        [ColumnName("Score")]
        public float PredictedPrice { get; set; }
    }
}

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; }
    }
}