ML.NET二元分类模型选择终极指南：12种算法深度对比，代码实战构建高效预测系统（附AutoML与超参数调优）_mlnet性能

为什么选择ML.NET进行二元分类？

在.NET生态中，ML.NET是机器学习的瑞士军刀，它提供了从简单分类到复杂预测的完整解决方案。二元分类（如垃圾邮件检测、疾病诊断）是其核心场景，但选择算法时往往面临以下挑战：

• 算法性能差异：LightGBM适合大数据，而SDCA适合线性问题。
• 评估指标混乱：AUC、准确率、召回率如何权衡？
• 代码复杂度：从数据预处理到模型部署，如何高效实现？

本文将通过 12种经典算法对比、20个深度代码示例，手把手教你：

1. 根据场景选择最佳算法。
2. 通过AutoML自动优化模型。
3. 实现生产级代码与性能调优。

核心算法对比：12种二元分类算法深度解析

1. Averaged Perceptron

适用场景：小规模线性可分数据。
特点：简单快速，适合快速验证。

// AveragedP