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GitHubLabeler
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GitHub Issues Labeler

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法
v1.3.1 动态 API 最新版 控制台应用程序 .csv 文件 和 GitHub 问题 问题分类 多类分类 SDCA 多类分类器, AveragedPerceptronTrainer

这是一个简单的原型应用程序,演示如何使用ML.NET APIs。主要的重点是创建、训练和使用在 Predictor.cs 类中实现的ML(机器学习)模型。

概述

GitHubLabeler 是一个.NET Core控制台应用程序, 它的功能如下:

  • 在被标记的GitHub问题上训练ML模型,以教导模型如何为新问题分配标签。 (例如,您可以使用corefx-issues-train.tsv文件,该文件包含来自包含来自公共的corefx存储库的问题)
  • 标记新问题。 应用程序将从appsettings.json文件中指定的GitHub存储库中获取所有未标记的未解决问题,并使用在上面步骤中创建的受过训练的ML模型对其进行标记

这个ML模型使用ML.NET的多类分类算法(SdcaMultiClassTrainer)。

输入您的GitHub配置数据

  1. appsettings.json文件中提供您的GitHub数据:

    为了允许应用程序在GitHub存储库中标记问题,您需要向 appsettings.json 文件中提供以下数据。

        {
          "GitHubToken": "您的GitHub Token",
          "GitHubRepoOwner": "您的存储库所有者或组织",
          "GitHubRepoName": "您的存储库唯一名"
        }

    您的用户帐户(GitHubToken)应具有对存储库(GitHubRepoName)的写入权限。

    点击这里查看如何创建GitHub Token

    GitHubRepoOwner可以是GitHub用户ID(比如“MyUser”),也可以是GitHub组织(比如“dotnet”)。

  2. 提供训练文件

    a. 您可以使用现有的corefx_issues.tsv数据文件来体验该程序。 在这种情况下,将从corefx存储库的标签中选择预测的标签。 无需更改。

    b. 要使用GitHub存储库中的标签,您需要在数据上训练模型。为此,请从您的存储库中导出GitHub问题到.tsv文件,文件包含以下几列:

    • ID - 问题 ID
    • Area - 问题的标签(以这种方式命名以避免与ML.NET中的Label概念混淆)
    • Title - 问题的标题
    • Description - 问题的描述

    将文件添加到Data文件夹下。更新DataSetLocation部分以匹配您的文件名:

private static string DataSetLocation = $"{BaseDatasetsLocation}/corefx-issues-train.tsv";

训练

训练是通过已知示例(在本例中,是包含标签的问题)运行ML模型并教授它如何标记新问题的过程。在这个示例中,它是通过在控制台应用程序调用下列方法来完成:

BuildAndTrainModel(DataSetLocation, ModelFilePathName);

训练完成后,模型将保存为MLModels\GitHubLabelerModel.zip

标记

当模型被训练后,它可以用于预测新问题的标签。

对于没有连接到真正的GitHub存储库的单个测试/演示,请在控制台应用程序中调用下列方法:

TestSingleLabelPrediction(ModelFilePathName);

要访问GitHub存储库的真实问题,请在控制台应用程序中调用另一个方法:

await PredictLabelsAndUpdateGitHub(ModelFilePathName);

为了便于在从GitHub存储库中读取问题时进行测试,它只会加载过去10分钟中创建的并且需要标记的未标记问题。 但是您可以修改这个配置:

Since = DateTime.Now.AddMinutes(-10)

您可以修改这些设置。 在预测标签后,程序会使用预测的标签更新GitHub存储库中的问题。

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