ML.NET и многие ко многим

Question

Я хочу использовать многоклассовую классификацию ML.Net в моем текущем проекте, которая собирает журналы ошибок от одной из систем моей компании.

Суть заключается в добавлении тегов к ошибкам и одной точке в будущем обучении модели. для прогнозирования и присвоения тегов входящим журналам.

Я использую конструктор моделей и не вижу связи между таблицами, храню все журналы в одной таблице, теги в другой и все отношения в третьей. .

|Logs| <-- |LogId|TagId| --> |Tags|

Моя цель - классифицировать таблицу по столбцу TagId на основе таблицы Logs - возможно ли это? или у меня все должно быть в одной таблице?

Answer 1

Вообще говоря, алгоритмы машинного обучения имеют дело с полностью «денормализованными» и «подготовленными» данными: каждый обучающий пример - это вектор чисел с плавающей запятой («особенности») и одно значение «наземной правды».

ML.NET помогает с некоторыми типичными задачами предварительной обработки, такими как настройка текста, быстрое кодирование, изменение масштаба / нормализация, но не предоставляет практически никакой «реляционной» функциональности (без JOIN).

Таким образом, вы должны де-нормализовать / «сгладить» ваши данные, прежде чем передавать их в ML.NET.