机器学习PAI我在训练时，导出设置为best，但是最终导出的好像是final，这是什么情况？

在阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），导出设置为"best"通常用于在训练期间保存最佳模型，而不是在最终导出时。"best"模型通常是指在训练期间达到最佳性能的模型，通常是根据验证集的性能指标（如准确率、F1分数等）来选择的。

如果在训练时将导出设置为"best"，那么PAI将监控训练过程中的性能指标，并在达到最佳性能时保存模型。然后，最终导出的可能仍然是最佳模型，但这取决于您在导出阶段的设置和操作。

以下是一些可能的情况：

1. 导出设置：在导出模型时，您需要确保将导出设置配置为"best"，以确保最佳模型被导出。如果设置不正确，可能会导出最终模型而不是最佳模型。

2. 选择模型版本：在PAI中，通常可以选择要导出的模型版本。确保您选择的是最佳模型的版本。

3. 训练日志和性能指标：检查训练日志和性能指标，确保最佳模型在训练期间确实达到了最佳性能。

如果您仍然遇到问题，建议查看PAI的文档或联系阿里云支持，以获取更详细的帮助和支持，以确保正确导出最佳模型。

"Best"和"Final"在机器学习中通常指的是模型的不同状态。

"Best"通常指的是在训练过程中，某个时间点（通常是验证集表现最好的时候）的模型状态。这个模型可能在训练结束前就已经达到了最好的效果，也可能在训练结束后才达到最好的效果。

"Final"则通常指的是训练结束后的模型状态。这个模型可能已经达到了最好的效果，也可能没有。

如果你在训练结束时看到"Final"模型，可能是因为你的模型在训练过程中没有达到最佳的效果，或者在训练结束时还没有达到最佳的效果。你可以检查一下你的模型在训练过程中的验证集表现，看看模型是否已经达到了最佳的效果。

您在 PAI 平台上进行机器学习训练时，导出设置为“best”。然而，最终导出的结果是“final”。这可能是因为在训练过程中，模型性能在不断变化，而“final”是模型训练结束时的性能，可能比“best”更符合您的需求。

需要注意的是，“best”和“final”导出设置的具体含义可能会因应用场景和训练目标的不同而有所差异。建议您检查训练任务的目标和评估指标，以确保导出的结果符合您的期望。