記事「Scikit-Learnライブラリの分類器モデルとONNXへの書き出し」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「Scikit-Learnライブラリの分類器モデルとONNXへの書き出し」はパブリッシュされました:

この記事では、Scikit-Learnライブラリで利用可能なすべての分類器モデルを適用して、フィッシャーのIrisデータセットの分類タスクを解決する方法について説明します。これらのモデルをONNX形式に変換し、その結果得られたモデルをMQL5プログラムで利用してみます。さらに、完全なIrisデータセットで元のモデルとONNXバージョンの精度を比較します。

プレスリリース「ONNX Runtime is now open source」では、ONNXランタイムでONNX-MLプロファイルがサポートされると主張されています。

ONNXランタイムは、ONNX-MLプロファイルを含むONNX1.2以降を完全にサポートする、公開された最初の推論エンジンです。

ONNX-MLプロファイルは、機械学習(ML)モデル専用に設計されたONNXの一部です。これは、分類、回帰、クラスタリングなどのさまざまな種類のMLモデルを、ONNXをサポートするさまざまなプラットフォームや環境で使用できる便利な形式で記述および表現することを目的としています。ONNX-MLプロファイルは、機械学習モデルの送信、展開、実行を簡素化し、モデルのアクセス性と移植性を高めます。

この記事では、フィッシャーのIris分類タスクを解決するために、Scikit-learnパッケージ内のすべての分類器モデルを適用する方法について説明します。また、これらのモデルをONNX形式に変換し、結果のモデルをMQL5プログラムで使用することも試みます。

作者: MetaQuotes