Esercizio: Utilizzare un modello in un'app console .NET

  • 2 minuti

Si è dedicato del tempo al training di un modello e all'uso delle metriche di valutazione per selezionare il modello migliore per i dati. Ora è il momento di usarlo per effettuare stime sui dispositivi dell'azienda. In questa unità si creerà un'applicazione console che accetta nuovi dati e usa il modello per stimare se il dispositivo avrà esito negativo o meno.

Aggiungere l'applicazione console alla soluzione

Nel passaggio Utilizzo della schermata Model Builder:

  1. Selezionare Aggiungi alla soluzione per il modello di applicazione console.
  2. Nella finestra di dialogo Aggiungi app console di esempio immettere il nome PredictiveMaintenanceConsole.
  3. Selezionare Aggiungi a soluzione.

Screenshot che mostra le opzioni per l'uso di un modello di Machine Learning in un'applicazione della console .NET.

Dopo alcuni secondi, viene aggiunta una nuova applicazione console .NET alla soluzione.

Eseguire l'applicazione

  1. In Esplora soluzioni di Visual Studio fare clic con il pulsante destro del mouse sul progetto PredictiveMaintenanceConsole.

  2. Selezionare Imposta come progetto di avvio.

  3. Avviare l'applicazione.

  4. Viene visualizzata una finestra della console e viene generato testo di output simile al seguente:

    Using model to make single prediction -- Comparing actual Machine_failure with predicted Machine_failure from sample data...


Product_ID: M14860
Type: M
Air_temperature: 298.1
Process_temperature: 308.6
Rotational_speed: 1551
Torque: 42.8
Tool_wear: 0
Machine_failure: 0


Predicted Machine_failure: 0


=============== End of process, hit any key to finish ===============

Suggerimento

Per questa demo, l'esempio di dati hard-coded predefinito è stato usato per eseguire l'applicazione e effettuare stime. In un'impostazione reale si accetteranno gli input da un file o dalla console e si effettueranno stime su tali dati.

Complimenti. È stato usato un modello di Machine Learning usando ML.NET e Model Builder.