Из всех примеров, которые я видел в ML.NET, структура выглядит так:
- Дайте ему набор данных для обучения.
- Тренируйся.
- Оцените его по тестовому набору данных.
- Затем дайте ему реальные данные, и на основе того, что он узнал из обучающего набора данных, он даст вам результат.
Но что, если я хочу добавить пользовательские правила?
Например, у меня есть тонна условия if-else, и я хотел бы заменить его алгоритмом дерева решений через машинное обучение, для этого я использую ML.NET.У меня есть несколько атрибутов, и в зависимости от атрибута мой ответ будет либо да, либо нет.
Я не понимаю этого здесь, это так же просто, как тренировка с набором данных и получение результата?