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？

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，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在机器学习中，将用户对物品的情感评分作为标签是一种常见的监督学习方式。如果好评和差评之间相差过大，这可能会对模型的训练产生负面影响，导致模型难以准确地预测某些评分。要解决这个问题，可以考虑对评分进行归一化或调整。例如，可以使用数据标准化方法，将评分值缩放到统一的范围内，或者通过训练模型来学习不同评分级别之间的关系。另外，还需注意选择合适的特征和算法，并进行合适的超参数调整，以提高模型的准确性和稳定性。