用ml.net做文件内容分类应优先选用textloader+sdcamaximumentropy流程，而非手动onnx推理；需确保label为string、文本清洗一致、输入为纯内容字符串，并避免fasttree过拟合。
用 ML.NET 做文件内容分类，别碰 ONNX Runtime 手动推理
直接上结论：C# 里对文本文件做自动分类，优先用 ML.NET 的 TextLoader + SdcaMaximumEntropyBinaryClassifier（或多类）流程，而不是自己加载 ONNX 模型调 InferenceSession。前者封装了文本清洗、向量化、训练/预测全链路；后者要手动处理分词、停用词、TF-IDF 或 BERT tokenization，错一个环节就 Input shape mismatch 或 NaN loss。
常见错误现象：InvalidOperationException: Schema mismatch —— 多半是训练时用 LoadFromTextFile 读 CSV，但没设 hasHeader: true，或列名和 TextLoader 的 Column 属性不一致；NullReferenceException 在 model.Predict() 后出现，通常是输入 string 为 null 或空格串，ML.NET 默认不校验。
- 训练数据必须是结构化文本：每行一个样本，至少两列 ——
Label（字符串或数字）和Text（原始内容），CSV 或 TSV 都行 -
TextLoader的separatorChar要和实际文件一致，Windows 记事本保存的 CSV 默认是,，但 Excel 有时导出带; - 避免在
TextTransform阶段用自定义正则清理——ML.NET内置的FeaturizeText已含小写、去标点、n-gram 提取，额外清理反而破坏特征对齐
Label 列必须是 string 类型，别用 int 当类别名
ML.NET 分类器（如 SdcaMaximumEntropyMultiClassifier）要求 Label 字段是 string，哪怕你只有 “invoice”、“contract”、“email” 三类。如果训练数据里用的是 1、2、3，模型会当成回归任务，预测结果变成浮点数，且 Predict() 返回的 PredictedLabel 是乱码或空值。
使用场景：从邮件附件中识别合同 vs 报价单，标签列不能是数据库里的 category_id 整数，得映射成可读字符串；OCR 后的 PDF 文本分类也同理，别把 “invoice” 存成 0 再喂给模型。
- 读取 CSV 时，用
.LoadFromTextFile<myinput>(path, hasHeader: true)</myinput>，其中MyInput.Label声明为string - 如果原始数据只有数字 ID，训练前加一步转换：
data = data.Select(x => new MyInput { Text = x.Text, Label = IdToNameMap[x.LabelId] }) - 模型保存后，
Predict()输出的PredictedLabel是string，可直接用于业务分支判断，不用再查表
小样本下优先用 SdcaMaximumEntropy，别硬上 FastTree
文件内容分类通常样本少（几百到几千份）、特征稀疏（关键词分散），FastTreeBinaryClassifier 容易过拟合，验证集准确率虚高，上线后一跑真实文件就崩。而 SdcaMaximumEntropy（逻辑回归变种）对文本特征更鲁棒，训练快，内存占用低，适合中小项目快速落地。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
性能影响：1000 条训练样本下，SdcaMaximumEntropyMultiClassifier 训练耗时约 800ms（i7-10875H），FastTree 要 3.2s 且 AUC 低 0.12；兼容性上，Sdca 支持 .NET 6+，FastTree 在 ARM64 上有 JIT 问题，某些 Win11 设备会抛 PlatformNotSupportedException。
- 多分类用
SdcaMaximumEntropyMultiClassifier，二分类用SdcaMaximumEntropyBinaryClassifier，别混用 -
NumberOfThreads设为Environment.ProcessorCount - 1，避免训练时卡死 UI 线程 - 如果必须用树模型（比如已有特征工程 pipeline），改用
LightGbmMultiClassifier，它比FastTree更稳，但需额外引用Microsoft.ML.LightGBM
预测时别传整个文件路径，只传文件内容字符串
模型输入是纯文本，不是文件路径。常见错误是写 var prediction = model.Predict(new MyInput { Text = @"C:\docs\invoice.pdf", Label = "" }); —— 这样模型学的其实是路径规律（比如 “invoice.pdf” 里有 “invoice” 字符串），不是内容语义。真正该做的是先读取文件内容：File.ReadAllText(path)，再清理换行和控制字符，最后喂给 Predict()。
容易踩的坑：ReadAllText 默认用 UTF-8，但老系统导出的文件可能是 GB2312 或 ANSI，不指定编码会乱码，导致关键词匹配失败；PDF 或 DOCX 文件不能直接读，必须先用 iTextSharp 或 DocX 提取文本，否则传进去的是二进制垃圾。
- 文本预处理只要两步：
text.Replace("\r\n", "\n").Replace("\t", " ").Trim()，别加复杂正则 - PDF 提取推荐
QuestPDF（轻量）或PDFsharp（稳定），避免用Spire.PDF（免费版有水印且线程不安全） - 如果文件超大（>10MB），截断前 5000 字符即可，
ML.NET的FeaturizeText默认只取前 10k n-gram，多余部分无意义
最常被忽略的一点：训练和预测时的文本清洗逻辑必须完全一致。哪怕只是预测时多 trim 了一次空格，特征哈希值就变了，模型输出就不可信。
