机器学习PAI共享的时候feature_type是不是需要统一写成TagFeature吗?
机器学习 PAI 共享后,会将模型上线到 PAI 模型库,模型库中会对模型进行预测结果的分析,其中就包括对特征的分类。如果 feature_type 参数没有统一写成 TagFeature,那么 PAI 模型库可能无法正确分析特征类型,从而影响模型的质量。因此,建议在共享模型之前,将 feature_type 参数统一写成 TagFeature。
另外,PAI 模型库还提供了特征变换功能,可以对特征进行预处理,提高模型的准确性。如果需要使用特征变换功能,可以将 feature_type 参数设置为 Feature,并在模型训练过程中将特征变换函数传递给 PAI 模型库。
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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。