我想训练一个模型，模型包含大量特征，这些特征是基于特定关键词是否出现在页面上。我的特征列表非常庞大，无法像ML.NET教程中建议的那样标记所有特征，教程链接在这里。

public class IrisData{    [LoadColumn(0)]    public float SepalLength;    [LoadColumn(1)]    public float SepalWidth;    [LoadColumn(2)]    public float PetalLength;    [LoadColumn(3)]    public float PetalWidth;    [LoadColumn(4)]    public string Label;}

我希望能够提供一个未命名特征的列表，类似于在Python的sklearn中，你可以简单地提供一个特征数组[[0,0,1],[0,1,0]]和一个标签数组["ShoppingSite", "SocialNetwork"]。

回答：

你的所有特征都是同一种类型吗，都是布尔类型？如果是的话，你可以使用TextLoader.Range(startIndex, EndIndex)将所有特征加载到一个单一列中：https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/master/docs/code/MlNetCookBook.md#how-do-i-load-data-with-many-columns-from-a-csv

var reader = mlContext.Data.CreateTextReader(new[] {        // 我们将前10个值读取为一个单一的浮点向量。        new TextLoader.Column("FeatureVector", DataKind.R4, new[] {new TextLoader.Range(0, 10)}),        // 单独读取目标变量。        new TextLoader.Column("Target", DataKind.R4, 11)    },    // 默认分隔符是制表符，但我们需要逗号。    separatorChar: ',');