Flutter机器学习插件dart_ml的使用

发布于 1周前 作者 ionicwang 来自 Flutter

Flutter机器学习插件dart_ml的使用

引入机器学习到您的Dart支持的应用程序中（从Android到Linux）

目录

算法

分类
  • K-近邻算法
    在统计学中，K-近邻算法（K-NN）是一种非参数分类方法。
  • 逻辑回归
    逻辑回归是一种监督学习分类算法，通常用于将数据分类为两个或多个类别。
预测
  • 拟合直线
    用于预测数据点的趋势。
回归
  • 即将推出！

示例

导入包

import 'package:dart_ml/dart_ml.dart';

加载数据集

// 数据集中每一列定义一个特征，最后一行是目标类别
var dataset = [
  [2.7810836, 2.550537003, 0],
  [1.465489372, 2.362125076, 0],
  [3.396561688, 4.400293529, 0],
  [1.38807019, 1.850220317, 0],
  [3.06407232, 3.005305973, 0],
  [7.627531214, 2.759262235, 1],
  [5.332441248, 2.088626775, 1],
  [6.922596716, 1.77106367, 1],
  [8.675418651, -0.242068655, 1],
  [7.673756466, 3.508563011, 1]
];

使用KNN算法

// 使用KNN算法进行预测
var predicted = knn(dataset, dataset[0], 3); // (训练集, 测试样本, 邻域数)
print(predicted); // {0:5} 0 是目标类别，5 是同一类别的邻居数量

使用逻辑回归

// 使用逻辑回归进行预测
var predicted = logreg(dataset, dataset[0], 0.3, 100); // (训练集, 测试样本, 学习率, 迭代次数)
print(predicted.round()); // 0, 返回预测类别

使用直线预测

// 数据集包含年份和销售额
List dataset = [
  [2011, 80],
  [2012, 90],
  [2013, 92],
  [2014, 83],
  [2015, 94],
  [2016, 99],
  [2017, 92]
];

// 预测2018年的销售额
var predicted = stline_forecast(2018, dataset);
print(predicted); // 98.0 预测2018年的销售额

更多关于Flutter机器学习插件dart_ml的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter机器学习插件dart_ml的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


当然，以下是一个关于如何在Flutter项目中使用dart_ml插件来进行简单机器学习任务的示例代码。dart_ml是一个用于机器学习的Dart库，可以在Flutter项目中使用。请注意，这个库的功能和API可能会随着版本更新而变化，因此请参考最新的文档以确保代码的正确性。

首先，确保你的Flutter项目中已经添加了dart_ml依赖。在你的pubspec.yaml文件中添加以下依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  dart_ml: ^latest_version  # 替换为最新版本号

然后运行flutter pub get来安装依赖。

接下来，我们来看一个简单的例子，使用dart_ml进行线性回归。线性回归是一种用于预测一个或多个自变量（特征）和因变量之间关系的统计方法。

示例代码

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:dart_ml/dart_ml.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('Flutter Machine Learning with dart_ml'),
        ),
        body: Center(
          child: LinearRegressionExample(),
        ),
      ),
    );
  }
}

class LinearRegressionExample extends StatefulWidget {
  @override
  _LinearRegressionExampleState createState() => _LinearRegressionExampleState();
}

class _LinearRegressionExampleState extends State<LinearRegressionExample> {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return ElevatedButton(
      onPressed: () async {
        // 创建训练数据
        List<List<double>> trainingData = [
          [1.0, 1.0],
          [2.0, 2.0],
          [3.0, 3.0],
          [4.0, 4.0],
        ];

        // 创建标签数据
        List<double> labels = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0];

        // 创建线性回归模型
        var model = LinearRegressor();

        // 训练模型
        await model.fit(trainingData, labels);

        // 进行预测
        List<double> input = [5.0, 5.0];
        double prediction = model.predict(input);

        // 显示结果
        ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(
          SnackBar(
            content: Text('Prediction for input [5.0, 5.0]: $prediction'),
          ),
        );
      },
      child: Text('Predict'),
    );
  }
}

解释

  1. 依赖安装：在pubspec.yaml中添加dart_ml依赖。
  2. UI构建：使用Flutter的Material组件创建一个简单的UI，包含一个按钮。
  3. 线性回归模型：
    • 创建训练数据和标签数据。
    • 实例化一个LinearRegressor对象。
    • 使用fit方法训练模型。
    • 使用训练好的模型进行预测。
  4. 结果显示：点击按钮后，在SnackBar中显示预测结果。

请注意，这个例子是非常基础的，并且dart_ml库可能提供了更复杂的机器学习算法和功能。在实际应用中，你可能需要根据你的具体需求来调整数据预处理、模型选择和评估步骤。

此外，dart_ml可能不是执行复杂机器学习任务的最佳选择，特别是对于深度学习任务。对于深度学习，你可能需要考虑使用TensorFlow Lite或其他专门为移动平台设计的深度学习框架。

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