咨询ML.NET预测返回的特征指标（取值为1或0）的含义

• 这说明你的特征数据已被处理为二值化特征：在ML.NET中，如果对原始特征执行了Binarizer转换操作，会将连续型或其他类型的特征转换为0/1二值形式——比如设定一个阈值，特征值大于阈值时输出1，否则输出0；也可能是对类别特征做了单维度的独热编码转换（针对二分类类别的独热编码会输出单维度的0/1值）。
• 也可能是原始特征本身就是二分类类型：比如“是否为会员”“是否点击”这类仅存在两种状态的变量，本身就以0/1的形式输入模型，因此输出的特征指标保留了原始的二值状态。
• 从预测逻辑来看，这类二值特征会降低模型的计算复杂度，尤其适配逻辑回归、朴素贝叶斯这类对二值特征友好的算法，模型会基于这些0/1特征的存在与否来推导最终的预测结果（prediction）和得分（score）。

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