ML.NET 示例：多类分类之鸢尾花分类

写在前面

准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文，水平有限，如有错漏，请大家多多指正。
如果有朋友对此感兴趣，可以加入我：https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn

鸢尾花分类

ML.NET 版本	API 类型	状态	应用程序类型	数据类型	场景	机器学习任务	算法
v0.7	动态 API	最新版本	控制台应用程序	.txt 文件	鸢尾花分类	多类分类	Sdca Multi-class

在这个介绍性示例中，您将看到如何使用ML.NET来预测鸢尾花的类型。 在机器学习领域，这种类型的预测被称为多类分类。

问题

这个问题集中在根据花瓣长度，花瓣宽度等花的参数预测鸢尾花（setosa，versicolor或virginica）的类型。

为了解决这个问题，我们将建立一个ML模型，它有4个输入参数：

• petal length
• petal width
• sepal length
• sepal width

并预测该花属于哪种鸢尾花类型：

• setosa
• versicolor
• virginica

确切地说，模型将返回花属于每个类型的概率。

ML 任务 - 多类分类

多类分类的广义问题是将项目分类为三个或更多类别中的一个。 （将项目分类为两个类别之一称为二元分类）。

多类分类的其他例子包括：

• 手写数字识别：预测图像中包含10个数字（0～9）。
• 问题标记：预测问题属于哪个类别（UI，后端，文档）。
• 根据患者的测试结果预测疾病阶段。

所有这些例子的共同特点是我们要预测的参数可以取几个（超过两个）值中的一个。换句话说，这个值由enum表示，而不是由integer、float、double或boolean类型表示。

解决方案

为了解决这个问题，首先我们将建立一个ML模型。然后，我们将在现有数据上训练模型，评估其有多好，最后我们将使用该模型来预测鸢尾花类型。

1. 建立模型

建立模型包括:

• 使用DataReader上传数据（iris-train.txt）
• 创建一个评估器并将数据转换为一列，以便ML算法（使用Concatenate）可以有效地使用它。
• 选择学习算法（StochasticDualCoordinateAscent）。

初始代码类似以下内容：

// Create MLContext to be shared across the model creation workflow objects 
// Set a random seed for repeatable/deterministic results across multiple trainings.
var mlContext = new MLContext(seed: 0);

// STEP 1: Common data loading configuration
var textLoader = IrisTextLoaderFactory.CreateTextLoader(mlContext);
var trainingDataView = textLoader.Read(TrainDataPath);
var testDataView = textLoader.Read(TestDataPath);

// STEP 2: Common data process configuration with pipeline data transformations
var dataProcessPipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "SepalLength",
                                                                       "SepalWidth",
                                                                       "PetalLength",
                                                                       "PetalWidth" );

// STEP 3: Set the training algorithm, then create and config the modelBuilder                            
var modelBuilder = new Common.ModelBuilder(mlContext, dataProcessPipeline);
// We apply our selected Trainer 
var trainer = mlContext.MulticlassClassification.Trainers.StochasticDualCoordinateAscent(labelColumn: "Label", featureColumn: "Features");
modelBuilder.AddTrainer(trainer);

2. 训练

训练模型是在训练数据（已知鸢尾花类型）上运行所选算法以调整模型参数的过程。它在评估器对象中的Fit() 方法中实现。

为了执行训练，我们只需调用方法时传入在DataView对象中提供的训练数据集（iris-train.txt文件）。

// STEP 4: Train the model fitting to the DataSet            
modelBuilder.Train(trainingDataView);

[...]
public ITransformer Train(IDataView trainingData)
{
    TrainedModel = TrainingPipeline.Fit(trainingData);
    return TrainedModel;
}

3. 评估模型

我们需要这一步来总结我们的模型对新数据的准确性。 为此，上一步中的模型针对另一个未在训练中使用的数据集（iris-test.txt）运行。 此数据集还包含已知的鸢尾花类型。
MulticlassClassification.Evaluate计算模型预测的值和已知类型之间差异的各种指标。

var metrics = modelBuilder.EvaluateMultiClassClassificationModel(testDataView, "Label");
Common.ConsoleHelper.PrintMultiClassClassificationMetrics(trainer.ToString(), metrics);
    
[...]
public MultiClassClassifierEvaluator.Result EvaluateMultiClassClassificationModel(IDataView testData, string label="Label", string score="Score")
{
    CheckTrained();
    var predictions = TrainedModel.Transform(testData);
    var metrics = _mlcontext.MulticlassClassification.Evaluate(predictions, label: label, score: score);
    return metrics;
}

要了解关于如何理解指标的更多信息，请参阅ML.NET指南 中的机器学习词汇表，或者使用任何有关数据科学和机器学习的可用材料.

如果您对模型的质量不满意，可以采用多种方法来改进，这将在examples类别中进行介绍。

4. 使用模型

在模型被训练之后，我们可以使用Predict() API来预测这种花属于每个鸢尾花类型的概率。

var modelScorer = new Common.ModelScorer(mlContext);
modelScorer.LoadModelFromZipFile(ModelPath);

var prediction = modelScorer.PredictSingle(SampleIrisData.Iris1);
Console.WriteLine($"Actual: setosa.     Predicted probability: setosa:      {prediction.Score[0]:0.####}");
Console.WriteLine($"                                           versicolor:  {prediction.Score[1]:0.####}");
Console.WriteLine($"                                           virginica:   {prediction.Score[2]:0.####}");

[...]
public TPrediction PredictSingle(TObservation input)
{
    CheckTrainedModelIsLoaded();
    return PredictionFunction.Predict(input);
}

在TestIrisData.Iris1中存储有关我们想要预测类型的花的信息。

internal class TestIrisData
{
    internal static readonly IrisData Iris1 = new IrisData()
    {
        SepalLength = 3.3f,
        SepalWidth = 1.6f,
        PetalLength = 0.2f,
        PetalWidth= 5.1f,
    }
    (...)
}