我正在查看这里的一个 cs 文件：https://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet/get-started/windows，一切运行正常。
现在我想改进这个例子：我想预测一个仅包含数字的数据集，而不是数字-字符串数据集，例如预测七段显示器的输出。
这是我非常简单的数据库，最后一列是我想要预测的整数：
1,0,1,1,1,1,1,00,0,0,0,0,1,1,11,1,1,0,1,1,0,21,1,1,0,0,1,1,30,1,0,1,0,1,1,41,1,1,1,0,0,1,51,1,1,1,1,0,1,61,0,0,0,0,1,1,71,1,1,1,1,1,1,81,1,1,1,0,1,1,9这是我的测试代码：
public class Digit{ [Column("0")] public float Up; [Column("1")] public float Middle; [Column("2")] public float Bottom; [Column("3")] public float UpLeft; [Column("4")] public float BottomLeft; [Column("5")] public float TopRight; [Column("6")] public float BottomRight; [Column("7")] [ColumnName("DigitValue")] public float DigitValue;}public class DigitPrediction{ [ColumnName("PredictedDigits")] public float PredictedDigits;}public PredictDigit(){ var pipeline = new LearningPipeline(); var dataPath = Path.Combine("Segmenti", "segments.txt"); pipeline.Add(new TextLoader<Digit>(dataPath, false, ",")); pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Label", "DigitValue")); pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Features", "Up", "Middle", "Bottom", "UpLeft", "BottomLeft", "TopRight", "BottomRight")); pipeline.Add(new StochasticDualCoordinateAscentClassifier()); var model = pipeline.Train<Digit, DigitPrediction>(); var prediction = model.Predict(new Digit { Up = 1, Middle = 1, Bottom = 1, UpLeft = 1, BottomLeft = 1, TopRight = 1, BottomRight = 1, }); Console.WriteLine($"Predicted digit is: {prediction.PredictedDigits}"); Console.ReadLine();}如你所见，除了最后一个列（“Label”）的处理因为我需要预测一个数字而不是字符串之外，它与提供的例子非常相似。我尝试使用：
pipeline.Add(new ColumnConcatenator("Label", "DigitValue"));但它不起作用，抛出异常：
Training label column 'Label' type is not valid for multi-class: Vec<R4, 1>. Type must be R4 or R8.我确信我遗漏了什么，但实际上我无法在网上找到任何能帮助我解决这个问题的信息。
更新
我发现数据集必须有一个这样的Label列：
[Column("7")] [ColumnName("Label")] public float Label;而DigitPrediction需要有一个Score列，像这样：
public class DigitPrediction{ [ColumnName("Score")] public float[] Score;}现在系统“工作”了，我得到的prediction.Score是一个Single[]值，其中与最高值关联的索引就是预测值。这是否是正确的方法？
更新 2 – 完整代码示例
根据答案和其他建议，我得到了正确的结果，如果你需要，可以在这里找到完整代码 这里。
回答：
看起来你需要在你的DigitPrediction类中添加这个字段：
public class DigitPrediction{ [ColumnName("PredicatedLabel")] public uuint ExpectedDigit; // <-- 这是预测的值 [ColumnName("Score")] public float[] Score; // <-- 这是预测值为正确分类的概率}我想你需要更改写入结果的行如下：
Console.WriteLine($"Predicted digit is: {prediction.ExpectedDigit}");还有一件事，看起来 API 中有一个错误，预测的数字会偏差一个单位，但如果你通过将预测值加 1 来调整，它就会是正确的值。我希望他们将来会修复这个问题，这里有一个相关的问题：(https://github.com/dotnet/machinelearning/issues/235)
