作为开发人员，刚开始接触机器学习并建模是一项艰难的任务。但通过微软开发的开源机器学习框架ML.NET就能降低这一门槛。借助ML.NET开发人员可以快速了解机器学习的工作原理，并开始使用熟悉的工具和编程语言构建自定义模型。
本文就来介绍使用ML.NET构建机器学习模型的标准流程。
数据加载：第一步是将数据加载到ML.NETIDataView对象中。可以从各种来源加载数据，例如CSV文件、SQL数据库或Web服务。
数据预处理：接下来，需要预处理数据为机器学习做好准备。这可能涉及清理和转换数据、选择相关特征以及将数据拆分为训练和测试数据集等任务。
模型训练：准备好数据后，可以使用ML.NET的内置机器学习算法在训练数据集上训练模型。ML.NET支持广泛的机器学习场景，包括二元分类、多类分类、回归和聚类。
模型评估：训练模型后，需要评估其在测试数据集上的性能，以了解它对新数据的泛化能力。ML.NET提供了多种评估指标，例如准确性、精确度、召回率和AUC，以帮助评估模型的性能。
模型部署：一旦对模型的性能感到满意，就可以将其部署到生产环境中。ML.NET提供了多种部署选项，包括将模型导出为ONNX格式、将其保存为二进制文件或使用Azure机器学习将其部署为Web服务。
模型预测：可以使用经过训练的模型对生产环境中的新数据进行预测。ML.NET提供了多种方法来使用经过训练的模型，例如使用PredictionEngine类或将模型导出为二进制文件或ONNX格式。
