ML .NET MulticlassEvaluationMetrics在testSet上的值始终为0

ML .NET是微软推出的一个开源机器学习框架，用于在.NET平台上进行机器学习模型的开发和部署。MulticlassEvaluationMetrics是ML .NET中用于多分类问题评估的指标之一。在testSet上的值始终为0可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据不平衡：如果测试集中的样本在不同类别上的分布非常不平衡，即某些类别的样本数量很少，而其他类别的样本数量很多，那么在评估多分类模型时，某些类别的预测结果可能会被忽略或错误地归为其他类别，从而导致MulticlassEvaluationMetrics在这些类别上的值为0。
2. 模型欠拟合：模型无法对测试集中的样本进行准确的分类预测，导致MulticlassEvaluationMetrics的值始终为0。这可能是因为模型的复杂度不足，特征提取不充分，或者训练数据量过小等原因。
3. 数据预处理问题：在将数据输入模型之前，可能没有对测试集进行正确的预处理操作，如特征缩放、标准化等，导致模型无法正确地预测测试集中的样本。

针对以上问题，可以尝试以下解决方法：

1. 数据平衡处理：可以采用过采样或欠采样等方法来平衡各个类别的样本数量，以提高模型在各个类别上的预测能力。
2. 模型调参和改进：可以尝试调整模型的超参数、选择更复杂的模型结构，或者增加更多的特征工程操作，以提高模型的拟合能力。
3. 数据预处理优化：确保测试集在输入模型之前进行了正确的数据预处理操作，如对特征进行缩放、标准化等，以提高模型对测试集的预测准确性。

对于ML .NET框架中的MulticlassEvaluationMetrics，它可以用于评估多分类模型的性能。具体的使用方法和示例可以参考ML .NET的官方文档：Multiclass Classification Model Evaluation。在腾讯云的产品中，可以考虑使用腾讯云机器学习平台（Tencent Cloud Machine Learning）来进行模型训练和评估。该平台提供了多种机器学习相关的服务和工具，可帮助用户进行模型开发和部署。具体的产品介绍和功能说明可以参考腾讯云的官方网站。