Перейти к содержимому

Архитектура

ML PascalABC.NET состоит из нескольких библиотечных слоев, которые вместе образуют полный процесс машинного обучения.

Слой данных отвечает за чтение таблиц, хранение признаков и подготовку выборок для моделей.

Преобразователи меняют данные перед обучением: масштабируют числовые признаки, кодируют категории и заполняют пропущенные значения.

Модели реализуют алгоритмы обучения и единый интерфейс Fit / Predict.

Валидационный слой помогает разделять данные, запускать кросс-валидацию и сравнивать качество разных моделей.

Pipeline связывает слои в одну последовательность, чтобы рабочий процесс можно было повторять без ручного копирования шагов.

Главная цель архитектуры - сделать машинное обучение в PascalABC.NET последовательным: данные проходят через понятные этапы, а код остается учебным, читаемым и расширяемым.