Для создания искусственного интеллекта с использованием ML.NET, вам понадобятся следующие шаги:
1. Установите ML.NET: Если вы еще не установили ML.NET, установите его через NuGet в вашем проекте .NET.
2. Подготовьте данные: Подготовьте набор данных с симптомами и соответствующими диагнозами, который будет использоваться для обучения модели. Такой набор данных должен быть в формате, поддерживаемом ML.NET, например, CSV.
3. Определите классы данных в вашем приложении .NET, которые будут представлять входные и выходные данные вашей модели ML.
4. Загрузите и преобразуйте данные: Используйте ML.NET для создания конвейера преобразования данных, включая нормализацию, кодирование категорийных данных и др.
5. Обучите модель: Выберите и настройте алгоритм обучения, который будет использоваться для построения модели искусственного интеллекта.
6. Оцените модель: Используйте часть ваших данных для тестирования модели и оцените ее точность.
7. Используйте модель: Интегрируйте обученную модель в ваше приложение для предсказания диагнозов на основе симптомов.
Пример кода для создания модели определения вероятности заболевания может выглядеть следующим образом:
```csharp
using System;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
// Определите ваши классы данных
public class SymptomData
{
// Здесь добавьте свойства, соответствующие вашим данным, например:
public float Temperature { get; set; }
public bool Cough { get; set; }
// Другие симптомы...
}
public class DiseasePrediction
{
[ColumnName("PredictedLabel")]
public string PredictedDisease { get; set; }
public float[] Score { get; set; }
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var context = new MLContext();
// Загрузите данные
IDataView dataView = context.Data.LoadFromTextFile<SymptomData>(
path: "path_to_your_data.csv",
hasHeader: true,
separatorChar: ',');
// Разделите данные на обучающий и тестовый наборы
var partitions = context.Data.TrainTestSplit(dataView, testFraction: 0.2);
// Создайте конвейер обработки данных и обучения модели
var pipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey(outputColumnName: "Label", inputColumnName: nameof(DiseasePrediction.PredictedDisease))
.Append(context.Transforms.Concatenate("Features", "Temperature", "Cough" /*, другие симптомы */))
.Append(context.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy())
.Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));
// Обучите модель
var model = pipeline.Fit(partitions.TrainSet);
// Оцените модель
var predictions = model.Transform(partitions.TestSet);
var metrics = context.MulticlassClassification.Evaluate(predictions);
Console.WriteLine($"MacroAccuracy: {metrics.MacroAccuracy}, MicroAccuracy: {metrics.MicroAccuracy}");
// Сохраните модель для дальнейшего использования
context.Model.Save(model, dataView.Schema, "model.zip");
// Выведите модель для предсказания
var predictor = context.Model.CreatePredictionEngine<SymptomData, DiseasePrediction>(model);
var prediction = predictor.Predict(new SymptomData
{
Temperature = 38.5f,
Cough = true
// Укажите другие симптомы
});
Console.WriteLine($"Предсказанное заболев