分区过滤pnf模型为什么不用预训练模型

1）pnf模型是一种特殊的机器学习算法，它可以根据输入数据中的不同特征来进行分区。它可以自动学习出输入数据之间的关系，并能够在未知情况下进行预测。 2）预训练模型是一种已经通过大量数据训练而成的机器学习模型，它只能处理固定的特征集合。而pnf则不同，它可以根据不同的特征集来分区。因此使用pnf分区时不需要使用预训练的模型。