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机器学习PAI有一个问题? 关于easyrec分箱功能 ,假如说我有一个col6,需要设定等频为10

机器学习PAI有一个问题? 关于easyrec分箱功能 ,假如说我有一个col6,需要设定等频为10,col1-col5为20 ,这有办法实现吗,还是只能在pipeline.config文件中手动加入不同要求的col分箱信息514eb1c8a1058c8bfffb1428580c4029.png

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真的很搞笑 2023-07-16 19:01:38 85 0
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  • 在机器学习 PAI 中的 EasyRec 组件中,分箱功能通常需要在 pipeline.config 文件中手动指定不同特征的分箱信息。目前,EasyRec 并没有提供直接设置等频分箱的选项。

    如果你的需求是对 col6 进行等频分箱为 10 个箱子,而对 col1 至 col5 进行等频分箱为 20 个箱子,你可以按照以下步骤进行操作:

    1. 打开 pipeline.config 文件:使用文本编辑器打开 EasyRec 的 pipeline.config 文件,该文件用于配置模型和训练的相关参数。

    2. 寻找特征处理部分:在 pipeline.config 文件中找到包含特征处理的部分,通常是指定特征列的地方。

    3. 添加分箱信息:对于每个特征列(col1 至 col6),手动添加分箱信息。根据你的需求,对于 col1 至 col5,设置等频分箱为 20 个箱子;对于 col6,设置等频分箱为 10 个箱子。例如:

    - name: "col1"
      type: "continuous"
      transform:
        - type: "quantile"
          params:
            num_buckets: 20
    
    - name: "col2"
      type: "continuous"
      transform:
        - type: "quantile"
          params:
            num_buckets: 20
    
    # 依此类推,设置 col3、col4、col5
    
    - name: "col6"
      type: "continuous"
      transform:
        - type: "quantile"
          params:
            num_buckets: 10
    
    1. 保存文件并重新训练:保存修改后的 pipeline.config 文件,并重新运行 EasyRec 的训练流程。这样,在模型训练时,就会按照你指定的分箱信息来处理各个特征列。
    2023-07-31 17:33:06
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  • 我之前是配不同的col 和 divide跑两次;
    你这边分箱是每次训练都要跑?还是一次性的?
    https://help.aliyun.com/document_detail/54352.html
    cd02c07cf5cc3feae0c315d9e6da8376.png
    2625aaa85ab594b1cbecad4b6f578a56.png
    ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

    2023-07-16 19:20:16
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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