如何使用 ML.Net 检查模型属性并为目标属性生成最优模型答案

【问题标题】：How to use ML.Net to examine a models attributes and produce optimal model for targeted attribute如何使用 ML.Net 检查模型属性并为目标属性生成最优模型
【发布时间】：2021-09-28 12:23:17
【问题描述】：

我正在寻找一种使用 ML.Net 实现以下目标的方法或技术：

我希望定位所需的属性并找到最佳的“其他属性”来实现这一目标，而不是预测。例如：

使用著名的出租车票价示例，而不是根据距离、乘客等预测下一次票价。我想说的是“对于价格在 15 美元到 20 美元之间的所有票价，请向我展示最佳的属性组合”。 如果有帮助，实际使用是流程工程，例如这里是流程：

public class SampleDnaQcData
{
    [LoadColumn(0)]
    public float Volume { get; set; }
    [LoadColumn(1)]
    public float Viscosity { get; set; }
    [LoadColumn(2)]
    public float InstrumentTempreture { get; set; }
    [LoadColumn(3)]
    public float Concentration { get; set; }
    [LoadColumn(4)]
    public string SampleType { get; set; }
    [LoadColumn(5)]
    public float ResultAccuracy { get; set; } //this is the target attribute
}

我想说....找到最接近 100% 的 ResultAccuracy 的最佳条件。

我正在寻找一种使用 ML.Net 实现此目的的方法或技术。

希望这是有道理的。

----编辑---- 我已经建立了一个聚类模型，它使用了这篇文章 https://rubikscode.net/2021/02/08/machine-learning-with-ml-net-complete-guide-to-clustering/

中的想法

但我无法继续，因为我根本不知道我在寻找什么。

【问题讨论】：

标签： machine-learning cluster-analysis metrics ml.net

【解决方案1】：

您的问题可以通过linear programming 解决。

Here 你可以从 MIT 找到关于这个主题的非常简单的介绍。

有许多可用的求解器 -> list of optimization software。我可以推荐 GNU GLPK 和 lpsolve。

您甚至可以在 MS Excel 中定义您的模型，并使用来自solver.com 的插件来检查简单电子表格中的结果。之后，您可以轻松地将其移至 RASON 并使用他们的 REST API。

【讨论】：

谢谢，这正是我想要的。一个完美的起点。