机器学习 PAI 中的 EasyRec 并不是专门用于回归任务的模型,而是一个推荐系统框架。它主要用于构建和部署基于用户行为数据的推荐模型。因此,在 EasyRec 中的示例文档通常涉及到推荐任务和相关的算法。
如果你需要进行回归任务,可以考虑使用其他机器学习 PAI 提供的算法和工具,如线性回归、决策树、随机森林等。这些算法在机器学习 PAI 中都有相应的示例文档和用法说明,你可以参考这些文档来了解如何在机器学习 PAI 中使用它们进行回归任务。
另外,机器学习 PAI 的官方文档中也提供了一些关于回归任务的示例和教程,你可以在阿里云官方网站上的文档库中搜索相关内容来获取更多信息。
总结起来,EasyRec 并不是适用于回归任务的模型,但是机器学习 PAI 提供了其他算法和工具,可以帮助你完成回归任务,并且有相应的示例文档和教程可供参考。
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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。