问题一：机器学习PAI需要大力做一下用户和item侧的统计特征，我数据源中没有类似的tag会影响很大吗?
https://developer.aliyun.com/article/923697 需要大力做一下用户和item侧的统计特征；用户偏好的KV 特征，类似上文里面的tagList特征，我们文档里面的KV + query Key的lookup 特征，我数据源中没有类似的tag会影响很大吗?
参考回答：
用MovieLens 25M Dataset 大一点的数据集呢？
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问题二：机器学习PAI中我这里是将用户对这个物品的情感评分作为label 好差评相差大，为什么呢？
机器学习PAI中我这里是将用户对这个物品的情感评分作为label
好评的话就分数接近1 差评分数接近0，小于0.5的只有8千多条 大于0.5的有近4万条，为什么这样？
参考回答：
看起来数据集中正负样本的数量不太均衡，可能会对模型的训练产生影响。建议正负样本数量尽量平衡，比如过采样、欠采样这些操作试一下效果。也可以试下F1_REWEIGHTED_LOSS，可以调整二分类召回率和准确率相对权重的损失函数，可有效对抗正负样本不平衡问题
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问题三：机器学习PAI训练出来的结果auc一条直线是label打的有问题吗？
机器学习PAI训练出来的结果auc一条直线是label打的有问题吗？
参考回答：
建议先从数据集查一下原因，看一下训练数据集中类别分布，没问题的话，再看一下模型、超参数和特征选择这些
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问题四：机器学习PAI中_is_training 是在哪里设置的啊？
机器学习PAI中is_training=self._is_training 想问下_is_training 是在哪里设置的啊？
参考回答：
这是内部变量
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问题五：机器学习PAI中feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是？
机器学习PAI中请教个问题：feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是？这个值越大特征越重要吗？
参考回答：
mean_drop_p的含义是特征被丢弃的概率，越大代表丢弃概率越大
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问题六：请问机器学习PAI训练BST模型时为什么会维度不匹配呢？
请问机器学习PAI训练BST模型时为什么会维度不匹配呢？
同样的数据DCN可以训练
参考回答：
你可以配置两组，每组一个seq 试试
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