机器学习PAI我离线测了一下， 这里的separator 是针对单特征 多值的分割吗？ 感觉没生效哇![机器学习PAI我离线测了一下， 这里的separator 是针对单特征 多值的分割吗？ -[阿里云_云淘科技]](http://www.cnzhanzhang.com/wp-content/uploads/2023/12/20231223083044-65869ab4d85ea.png)
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这个是离线fg的代码吗？
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在机器学习PAI中，separator的确应用于多值特征的分割。例如，有些离散特征可能有多个取值，如一个人喜欢的NBA球队，有的人可能喜欢火箭和湖人，有的人可能只喜欢勇士，也有的人喜欢骑士、绿军、猛龙等一大堆。对于这种特征，需要使用separator进行正确的分隔处理。
但需要注意的是，这里的separator不仅仅限于对离散特征的分割，它也可以应用于连续型特征的离散化处理。离散化的优势在于它可以映射到高维度空间，使线性的LR更快，且有更好的分割性；同时0,1向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展。
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fg_test_extension.json 是max compute的MapReduce 执行用的。![机器学习PAI我离线测了一下， 这里的separator 是针对单特征 多值的分割吗？ -[阿里云_云淘科技]](http://www.cnzhanzhang.com/wp-content/uploads/2023/12/20231223083045-65869ab54eb09.png)
是的。我理解 multi_val_sep是输入分隔符；sequence_delim 是fg之后的输出分隔符。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
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