Discusión sobre el artículo "Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX"
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Artículo publicado Modelos de clasificación de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX:
En este artículo, analizaremos el uso de todos los modelos de clasificación del paquete Scikit-learn para resolver el problema de la clasificación de los iris de Fisher; asimismo, intentaremos convertir estos al formato ONNX y usar los modelos resultantes en programas MQL5. También compararemos la precisión de los modelos originales y sus versiones ONNX en el conjunto de datos completo Iris dataset.
En el comunicado de prensa "ONNX Runtime is now open source" se afirma que ONNX Runtime también ofrece soporte al perfil ONNX-ML:
El perfil ONNX-ML es una parte de ONNX creada específicamente para modelos de aprendizaje automático (ML). Está diseñado para describir y representar varios tipos de modelos de ML, como la clasificación, la regresión, la clusterización y otros en una forma cómoda que se pueda usar en diversas plataformas y entornos compatibles con ONNX. El perfil ONNX-ML facilita la comunicación, implementación y ejecución de modelos de aprendizaje automático, haciendo estos más accesibles y portátiles.
En este artículo, analizaremos el uso de todos los modelos de clasificación del paquete Scikit-learn para resolver el problema de la clasificación de los iris de Fisher; asimismo, intentaremos convertir estos al formato ONNX y usar los modelos resultantes en programas MQL5.
También compararemos la precisión de los modelos originales y sus versiones ONNX en el conjunto de datos completo Iris dataset.
Autor: MetaQuotes