Sing-box 是一个用于机器学习规则配置的工具，提供多种规则来限制模型的输出范围。以下是详细的步骤和配置方法

1. 导入模块：

   from singbox import *

2. 创建规则列表：

   rules = RuleList()

3. 添加规则：

   • 上限规则：确保输出不超过某个值。

     rules.add(Rule('upper', value=5, weight=.5))

   • 下限规则：确保输出不低于某个值。

     rules.add(Rule('lower', value=3, weight=.5))

   • 加权规则：给规则赋予权重，影响优先级。

     rules.add(Rule('add', weight=2))

4. 设置动态规则：

   • 动态上限规则：根据模型表现调整限制。

     rules.add(DynamicRule('upper', condition='on', function='get_upper_limit', interval=None))

     需要定义 get_upper_limit 函数，根据模型训练后的数据调整限制值。

   • 动态下限规则：类似，但限制在下限。

     rules.add(DynamicRule('lower', condition='on', function='get_lower_limit', interval=None))

5. 动态加权规则：可能需要递归或状态机处理，具体取决于项目需求。

6. 配置完成：

   rules.apply(model)

7. 验证和应用：

   • 验证：使用数据验证工具检查规则是否正确限制输出。
   • 应用：使用模型进行预测，验证结果符合预期。

通过这些步骤,可以灵活配置Sing-box规则，确保机器学习模型在训练和预测时符合预期的输出范围。