机器学习PAI我删掉了负采样，还是有string_to_num的问题？

如果您在机器学习 PAI 中删除了负采样逻辑，但仍然遇到 string_to_num 的问题，这可能与其他部分的代码逻辑或数据处理有关。

string_to_num 错误通常发生在尝试将字符串转换为数字时，但输入的字符串无法正确解析为有效的数字。这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 数据类型不匹配：确保您的输入数据的类型与期望的类型相匹配。检查输入数据的格式和内容，特别是需要转换为数字的字符串列。

2. 数据格式错误：确认您的数据是否符合预期的格式要求。例如，如果数据包含非数字字符或其他特殊字符，可能会导致无法正确解析为数字。

3. 缺失值或异常值：检查数据中是否存在缺失值或异常值。这些值可能无法被正确解析为数字，从而导致 string_to_num 报错。

4. 数据预处理错误：如果您对数据进行了预处理操作，例如字符串拆分、特征编码等，在这些操作中可能存在错误。请检查您的数据预处理逻辑，确保正确处理字符串列并转换为数字。

为了解决这个问题，请检查您的代码逻辑，并确保在进行 string_to_num 操作之前，数据类型、格式和内容都符合预期。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息、相关代码片段或错误堆栈跟踪，以便我们能够更好地帮助您排查问题。

看起来应该是 k1:v1,k2:v2这样的格式，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”