Программа успешно обучает (с набором данных 1600 примеров) модель, но при прогнозировании возвращает NaN (не число).
Любая помощь очень ценится, но, пожалуйста, имейте ввиду, что я не опытный программист и не занимаюсь машинным обучением.
Я уже пытался изменить значения для прогноза на что-то похожее на мой набор данных;
//Column Declaration
public class WineQualityPrediction
{
[ColumnName("Label")]
public float Label;
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var pipeline = new LearningPipeline();
string dataPath = "WineMl.txt";
pipeline.Add(new TextLoader(dataPath).CreateFrom<WineData>(separator: ','));
pipeline.Add(new Dictionarizer("Label"));
pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Features", "FixedAcidity", "VolatileAcidity", "CitricAcid", "ResidualSugar", "Chlorides", "FreeSulfurDioxide", "TotalSulfurDioxide", "Density", "pH", "Sulphates", "Alcohol"));
pipeline.Add(new StochasticDualCoordinateAscentClassifier());
pipeline.Add(new PredictedLabelColumnOriginalValueConverter() { PredictedLabelColumn = "Label" });
var model = pipeline.Train<WineData, WineQualityPrediction>();
var prediction = model.Predict(new WineData { FixedAcidity = 7.4f, VolatileAcidity = 0.7f, CitricAcid = 0.0f, ResidualSugar = 1.9f, Chlorides = 0.076f, FreeSulfurDioxide =11.0f, TotalSulfurDioxide = 34.0f, Density = 0.9978f, pH = 3.51f, Sulphates = 0.56f});
Console.WriteLine($"Predicted wine quality is: {prediction.Label}");
Console.ReadLine();
}
}
}