问题一：机器学习PAI上没有easyrec组件？
机器学习PAI上没有easyrec组件？
参考回答：
有啊，dataworks 或者pai designer的url https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/quick_start/mc_tutorial_inner.html 阿里集团内看这个
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问题二：机器学习PAI 那sub_feature_type 要改成IdFeature吗？
机器学习PAI SequenceFeature里面的sub_feature_type 如果是多值特征的tagfeature，
那sub_feature_type 要改成IdFeature吗？
参考回答：
在阿里云机器学习PAI平台中，对于SequenceFeature类型的特征，如果子特征是多值特征且每个子特征是一个类别标签（TagFeature），通常不需要将其sub_feature_type改写为IdFeature。SequenceFeature主要用于处理有序的序列数据，其子特征可以是各种类型，包括TagFeature（类别标签）。
TagFeature表示的是类别特征，可以处理多值标签，每个标签代表一种类别，而在序列中，这些标签组成一个有序的序列。
IdFeature通常用于标识型特征，尤其当特征是连续整数ID时，不过在处理序列特征时，通常关注的是类别标签而非ID值本身。
因此，如果子特征确实是类别标签，保持sub_feature_type为TagFeature通常是正确的选择。
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问题三：机器学习PAI用配置的办法能解决self-attention再target-attention吗？
机器学习PAI用配置的办法能解决self-attention再target-attention吗？
参考回答：
用组件化的方式可以配出来，不过这种复杂度比较高，跑起来可能比较忙，不是很建议，比较慢
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问题四：请教个机器学习PAI问题，是怎么实现的呢？
请教个机器学习PAI问题，sequence_combiner的multi_head_attention 是怎么实现的呢？ 
参考回答：
代码都在 EasyRec 仓库里面的，比如这个 attention 实现在这里：https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/easy_rec/python/layers/multihead_attention.py#L9
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问题五：请教个机器学习PAI问题～不同目标的auc计算时，num_thresholds都是固定的同一个是吧？
请教个机器学习PAI问题～不同目标的auc计算时，num_thresholds都是固定的同一个是吧？如果是的话，这里会不会拆开比较好呢？
参考回答：
在阿里云机器学习PAI中，不同目标的AUC（Area Under the Curve）计算时，num_thresholds参数并不一定是固定的同一个数值。num_thresholds 参数用于指定计算AUC时划分正负样本的阈值数量，不同的任务和模型可能会有不同的最优阈值数。
例如，在多标签分类或多任务学习场景下，各个任务的目标函数和评价指标可能不尽相同，因此针对每个目标计算AUC时，可以根据实际情况设置不同的num_thresholds。
至于是否需要拆开，主要取决于以下因素：
- 任务复杂性：若各任务之间差异较大，或者每个任务的最佳阈值分布范围相差很大，可能需要独立设置
num_thresholds以获得更精确的AUC估计。 - 计算资源：增加
num_thresholds会增大计算量，如果计算资源有限，可能需要权衡每个任务的精度和整体计算时间。 - 评估准确性：更多的阈值划分可以使AUC曲线更加平滑，从而更精确地反映模型性能，但如果任务间差异不大，或者任务比较简单，过多的阈值划分可能并无太大意义。
总之，在实际应用中，应当根据具体任务需求和计算资源情况灵活设置num_thresholds，不必拘泥于固定的一个数值。在PAI平台上，你可以为每个目标或任务单独配置相应的评估参数。
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