Есть ли смысл в использовании большего количества функциональных меток в ML. NET?

Question

Есть ли смысл при разбиении входных столбцов на несколько выходных столбцов? Возьмите это как пример:

IEstimator<ITransformer> pipeline = mLContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label", inputColumnName: "temp")
                                             .Append(mLContext.Transforms.Concatenate("Features", "Year", "lastYearValue"))
                                             .Append(mLContext.Transforms.Concatenate("Features2", "longitude", "latitude"))
                                             .Append(mLContext.Regression.Trainers.Sdca(maximumNumberOfIterations: 2000));

По сравнению с этим:

IEstimator<ITransformer> pipeline = mLContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label", inputColumnName: "temp")
                                                    .Append(mLContext.Transforms.Concatenate("Features", "Year", "lastYearValue", "longitude", "latitude"))
                                                    .Append(mLContext.Regression.Trainers.Sdca(maximumNumberOfIterations: 2000));

Будет ли это иметь значение? Если да, что будет иначе?