机器学习PAI已经存在了fg.json，为什么config里还需要把features挨个再写一遍？

在某些机器学习框架中，需要在配置文件中同时定义特征组（feature groups）和特征（features）的原因可能是为了提供更灵活的配置和管理选项。下面是一些可能的原因：

灵活性和可重用性：将特征组和特征的定义分离，可以提供更高的灵活性和可重用性。通过在配置文件中单独定义特征组和特征，你可以在不同的模型中重复使用相同的特征组，或者根据需要灵活组合特征和特征组。

显式的特征定义：在配置文件中显式地列出特征和特征组的定义，可以提供更清晰的模型配置和理解。这样可以确保特征的定义和使用是一致的，减少潜在的配置错误。

可扩展性：通过在配置文件中单独定义特征组和特征，可以更容易地进行扩展和修改。你可以根据需要添加或删除特征组，调整特征组内的特征，而无需修改模型代码。

回答1：EasyRec里面可以不写
回答2：可以的，参考这个 https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/samples/model_config/fg_train.config，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”