机器学习PAI int类型就不能是raw feature吗?-[阿里云_云淘科技]

机器学习PAI int类型就不能是raw feature吗?也就是你们设置的raw feature 只能是FLOAT或者double吗?

以下为热心网友提供的参考意见

在机器学习PAI中,raw feature可以是多种数据类型,包括int、float、double以及字符串等。这些原始特征都可以作为模型训练的输入。”raw feature”这个词通常指的是未经预处理或转换的原始数据特征。对于整数类型(int)的特征,它们完全可以在机器学习PAI中作为raw feature使用。例如,在处理分类任务时,类别编号常常就是整数类型的raw feature。

在某些情况下,可能需要对整数特征进行一些预处理或标准化,比如归一化或者离散化,这取决于具体的机器学习算法和问题需求。这是因为不同的算法可能对特征的尺度和分布有不同的假设和要求。

int类型的特征完全可以作为raw feature在机器学习PAI中使用,但在实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的预处理。 FLOAT和DOUBLE类型通常用于表示连续数值特征,而INT类型则常用于表示离散或有序的分类特征。

以下为热心网友提供的参考意见

input_fields{input_name:”i_hotel_cnt_comment”
input_type:INT32

这个地方的int32改成float吧 原始数据可以是int 配置要写成float ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

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