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使用 ML.NET 进行未来预测：示例解析
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
ML.NET是微软开发的跨平台机器学习框架，可在C#或F#应用程序中使用。它与其他机器学习库（如TensorFlow）兼容，并可在各种环境中部署。文章提供了源代码和示例数据文件，并介绍了训练、预测和评估方法。
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关键要点
- ML.NET是微软开发的跨平台机器学习框架。
- ML.NET是开源的，适用于C#或F#应用程序。
- ML.NET可以与其他机器学习库（如TensorFlow）兼容，降低采用障碍。
- ML.NET可以在各种环境中部署，包括桌面应用和网络服务。
- 提供了源代码和示例数据文件用于训练和预测。
- 示例数据文件包括HaNoi-VN_housing_dataset.csv。
- lib/HousePriceForecast.consumption.cs定义了“预测”方法。
- lib/HousePriceForecast.evaluate.cs用于计算特征重要性。
- lib/HousePriceForecast.mlnet包含训练好的模型和相关元数据。
- lib/HousePriceForecast.training.cs用于训练ML.NET模型。
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