我有一个二进制分类问题，我试图ML.net在Visual Studio 2022中应用www.example.com。
使用VS中的向导（右击项目、添加、机器学习模型），我取得了非常好的效果，准确率在90%以上。
然而，我希望这一切都在源代码中，而不是由向导完成的魔术，所以我试图用Auto ML API复制结果。我得到了几个百分点，但我从来没有达到与向导相同的准确性，所以我假设我错过了一两个步骤。
以下是我现在正在做的：
我创建了一个新的MLContext，并使用它从csv文件中加载数据。我已经尝试过显式地分离训练和测试数据，或者让ML.net处理它，这似乎没有什么区别。
然后我设置列信息，以处理数值列、分类列和忽略列，就像我在向导的UI中所做的那样。然后我创建实验，并运行它：

var settings = new BinaryExperimentSettings()
    {
        MaxExperimentTimeInSeconds = 60 * 15, // Train for 15 minutes, same as in wizard
        CacheDirectoryName = null, // Skip the disk and store in-memory
    };

    BinaryClassificationExperiment experiment = context.Auto().CreateBinaryClassificationExperiment(settings);

    // Actually Train the model
    ExperimentResult<BinaryClassificationMetrics> result;
    result = experiment.Execute(trainData: trainData,
        progressHandler: new ProgressReporter(),
        columnInformation: columnInformation
    );

是否有一些明显的向导做的事情，我在这里错过了？或者：我能做些什么来提高我的成绩？