如何在 .NET Framework 4.6.1 应用程序中预测/评分 XGBoost 或 LightGBM答案

【问题标题】：How to predict/score XGBoost or LightGBM in .NET Framework 4.6.1 application如何在 .NET Framework 4.6.1 应用程序中预测/评分 XGBoost 或 LightGBM
【发布时间】：2019-01-05 20:00:15
【问题描述】：

我有一个机器学习问题，我使用LightGBM 和XGBoost 在训练/测试数据上获得了非常好的结果。下一步是从其中一个模型中获取预测到现有 C# 应用程序 (.NET Framework 4.6.1) 是否有任何库可以帮助我做到这一点？到目前为止我尝试过的：

ML.NET：应该适用于LigthGBM，但由于this bug，它仅适用于.NET Core。
Windows.ML：这应该能够预测 ONNX 模型，我设法从我的 XGBoost 模型创建了一个 ONNX 模型。但 Windows.ML 似乎只适用于 UWP 应用，至少所有示例都是 UWP。
SharpLearning：这个库有一个到 XGBoost 的接口。不幸的是，它不支持我所依赖的样本权重。
CNTK：尝试加载 ONNX 文件（类似于 this example），但得到：错误：CNTK 不支持 ONNX (TreeEnsembleClassifier)。

有什么建议，还是我必须等待 ML.NET 修复错误？

【问题讨论】：

既然你有一个 ONNX 模型，你可以在 C# 中使用 CNTK 来读取和预测它。我承认，尽管这样做并不是很简单。这个文档可能会有所帮助 - docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/…
感谢您的建议@Jon。我对我的 ONNX 文件进行了尝试，当尝试加载文件时，我得到：错误：CNTK 不支持 ONNX（TreeEnsembleClassifier）。现在已将此添加到上面的“我到目前为止尝试过的内容”中

标签： c# xgboost lightgbm ml.net onnx

【解决方案1】：

我能够在net461 控制台应用程序中使用 LightGBM。仅当您使用 packages.config 管理 NuGet 包时，才会出现上述错误。为了解决 LightGBM nuget 包中列出的错误，您可以采用以下方法之一：

使用新的“SDK 样式”.csproj，但将 TargetFramework 设置为 net461。

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">

  <PropertyGroup>
    <OutputType>Exe</OutputType>
    <TargetFramework>net461</TargetFramework>
    <RuntimeIdentifier>win-x64</RuntimeIdentifier>
  </PropertyGroup>

  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="Microsoft.ML.LightGBM" Version="0.3.0" />
  </ItemGroup>

  <ItemGroup>
    <None Update="iris-data.txt">
      <CopyToOutputDirectory>Always</CopyToOutputDirectory>
    </None>
  </ItemGroup>

</Project>

将您的普通 .NET Framework .csproj 更改为使用 <PackageReference> 而不是 packages.config。您可以在工具 -> NuGet 包管理器菜单下的包管理器设置中执行此操作。 “默认包管理格式”。您可以参考Migrate from packages.config to PackageReference 文档了解更多信息。

  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="Microsoft.ML">
      <Version>0.3.0</Version>
    </PackageReference>
    <PackageReference Include="Microsoft.ML.LightGBM">
      <Version>0.3.0</Version>
    </PackageReference>
  </ItemGroup>

【讨论】：