C# ML.net中的多分类

我使用了ML.net modelbuilder来应用多重分类

此分类中我的

标签

（预测）是产品类别代码。为了做出这一预测，我使用了以下

特性

：

• 制造商id
• 制造商
• 产品说明
• 烙印
• 产品系列
• 重量

当我输入产品描述时，它可以预测产品类别。但是，如果我将产品描述留空，只输入品牌和制造商，模型不会预测任何东西

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这可能是因为，例如，品牌和制造商通常是相同的，并且没有培训数据中的产品描述那么丰富？

我猜模型“锁定”在描述文本功能上，因为它们更丰富，允许更准确的预测

因此，对于您培训的特定模型，您的其他功能的价值较小（或者可能没有价值？），并且描述是严格必要的

如果您希望您的模型能够很好地适用于没有描述的产品，请尝试将一些无描述的示例注入到您的培训数据中（或者将其限制到极限，去掉所有描述），然后看看这是否有帮助

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总的来说，回答“模型是如何/为什么预测这一结果的？”这个问题属于“模型理解”范畴，这在当今更像是一门艺术。

谢谢你的回答，先生。我同意“描述文本特征，因为它们更丰富，允许更准确的预测”的观点。其他特性有时确实是空的或空的，等等。我现在主要关注描述。我还有一个问题，一个模型可以预测多少个标签？