Can you provide a detailed C# code example that generates a machine learning solution for detecting spam emails using a decision tree classifier, implemented with the scikit-learn library? The solution should include preprocessing the dataset, feature extraction, training the classifier, and testing it on a separate dataset. Please provide a code snippet that demonstrates how to optimize the classifier's hyperparameters to improve its performance.
0982e39f-758c-4022-863c-7831af244eba
Можете ли вы привести подробный пример кода на C#, который генерирует решение машинного обучения для обнаружения спама с использованием классификатора дерева решений, реализованного с помощью библиотеки scikit-learn? Решение должно включать предварительную обработку набора данных, извлечение признаков, обучение классификатора и его тестирование на отдельном наборе данных. Пожалуйста, предоставьте фрагмент кода, демонстрирующий, как оптимизировать гиперпараметры классификатора для повышения его производительности.
submitted
Вы можете предоставить подробный пример кода C#, который генерирует решение машинного обучения для обнаружения спам-посылок с помощью классификатора дерева решения, реализованного с библиотекой scikit-learn? Решение должно включать предварительную обработку набора данных, извлечение функций, обучение классификатора и тестирование на отдельном наборе данных. Пожалуйста, предоставьте снежок кода, который демонстрирует, как оптимизировать гиперпараметры классификатора для улучшения его производительности.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}