Buenas!
En el último post vimos algunas de las novedades de la versión 0.2.0 de Machine Learning.Net. Una de las novedades nos permitía cargar datos ya no solo desde un archivo de texto plano, cómo puede ser un CSV, sino también trabajando con objetos dentro de una colección.
El siguiente ejemplo de código nos muestra en sus primeras líneas la carga estándar utilizando un archivo de texto plano. Luego a partir de la línea 10 la carga utilizando una colección de objetos
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
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| static void Main(string[] args) | |
| { | |
| var fileName = "AgeRanges.csv"; | |
| var pipeline = new LearningPipeline(); | |
| // standard load from file | |
| pipeline.Add(new TextLoader(fileName).CreateFrom<AgeRange>(separator: ',', useHeader: true)); | |
| // load data from List<>() | |
| var data = new List<AgeRange> | |
| { | |
| new AgeRange { Name = "John", Age = 12, Sex = "M", Label = "boy"}, | |
| new AgeRange { Name = "Laslo", Age = 2, Sex = "M", Label = "baby"}, | |
| new AgeRange { Name = "Mary", Age = 16, Sex = "F", Label = "teenager"}, | |
| new AgeRange { Name = "Gracie", Age = 6, Sex = "F", Label = "girl"} | |
| }; | |
| var collection = CollectionDataSource.Create(data); | |
| pipeline.Add(collection); | |
| } |
Los archivos de texto plano son muy útiles, sin embargo, tener la posibilidad de trabajar con colecciones nos permite poder optimizar nuestras cargas de datos para poder conectar directamente a base de datos o cualquier otro tipo de repositorio.
Happy Coding!
Greetings @ Burlington
El Bruno
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