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验证指标

• 准确率: 0.8284240188362744
• R2: 0.63
• MSE: 2428.91
• MAE: 34.33
• RMSE: 49.28

使用方法

import numpy as np
from numpy import random
import pandas as pd
import onnxruntime as ort

# 加载保存的文件
model_path = "rd2l_forest.onnx"
session = ort.InferenceSession(model_path)

# 定义默认命名方案
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

def prediction(input_data : np.ndarray) -> float
    """
    使用提供的输入数据对加载的 ONNX 模型进行推理。

    参数:
        input_data (np.ndarray): 大小为 (263,) 的数组，表示单个玩家的所有信息

    返回:
        float: 玩家的预测费用

    """
    
    # 转换为 onnx 输入格式并重塑 
    input_data = input_data.to_numpy(dtype=np.float32).reshape(1, -1)

    # 创建预测
    predictions = session.run([output_name], {input_name: input_data})

    # 转换为单个值
    return round(float(predictions[0][0][0]), 2)

sample_df = pd.DataFrame(np.random.rand(263))

prediction(sample_df)

license: mit