人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI EasyRec中的eval_config的使用方法是什么

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

问题一:机器学习PAI训练文件配置,一个合并好的csv文件和几十个小的csv文件,在训练上会有差异吗?

机器学习PAI训练文件配置,一个合并好的csv文件和几十个小的csv文件,在训练上会有差异吗?



参考答案:

机器学习PAI训练文件配置中,使用一个合并好的CSV文件和几十个小的CSV文件可能会有一些差异。以下是一些可能会影响的因素:

  1. 训练时间:在一个大型的CSV文件上进行训练可能需要更长的时间,因为模型需要处理更多的数据。相反,几十个小的CSV文件可能会更快地完成训练,因为每个文件都比较小。
  2. 数据分布:一个大型的CSV文件可能会包含更多不同的样本和变量,这可能会使模型更容易捕捉到潜在的关系和模式。相比之下,小的CSV文件可能会导致数据更加分散和稀疏,从而降低模型的准确性。
  3. 数据冗余:如果一个大型的CSV文件是由多个小文件合并而成的,可能会包含大量的冗余数据。在这种情况下,使用小文件可能会减少数据冗余并提高训练效率。



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问题二:机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右,这个效果是不是很差了?

机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右,这个效果是不是很差了?业界一般的我看都是0.8-0.9之间,数据量是百万级的样本



参考答案:

楼主你好,一般来说业界的AUC评估结果是在0.8到0.9之间,但恰当的评估指标取决于你正在解决的问题,以及你的数据,但是如果你觉得AUC 0.7并不能满足你的需求,你可以尝试调整模型参数,增加训练数据量等来提高效果。



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问题三:机器学习PAI EasyRec中的eval_config能否设置比例?

机器学习PAI EasyRec中的eval_config能否设置比例?将测试集跟验证集划分,而不是按照固定的数量



参考答案:

EasyRec不区分测试机和验证集,训练时候建议在比较小的验证集上验证auc,防止过拟合; 在测试集上评估建议用离线预测,然后用pai auc组件评估



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问题四:机器学习PAI EasyRec中的eval_config怎么用?

机器学习PAI EasyRec中的eval_config怎么用?给一个具体案例



参考答案:

根据已知的概念信息中的描述,可以得知eval_config是EasyRec中的一个参数,它的类型是EvalConfig,是可选的参数。根据已知的参考内容信息中的示例,可以看到eval_config的具体使用方式如下:eval_config {

num_examples: 1000

metrics_set: {

auc {}

}

}

在这个例子中,eval_config被用于设置评估的配置信息。其中,num_examples表示评估时使用的样本数量为1000个,metrics_set表示评估时使用的指标集合,这里使用的是auc指标。

所以,你可以根据自己的需求来设置eval_config参数,例如设置不同的样本数量和指标集合,以满足你的评估需求。



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问题五:机器学习PAI测试集跟验证集怎么划分的?

机器学习PAI测试集跟验证集怎么划分的?



参考答案:

在EasyRec中,一个eval_path可以通过编辑配置文件中的eval_config.num_examples参数来划分成两个验证集和测试集。可以设置评估的样本数量来划分数据集。不建议设置eval_config.num_examples,不设置时默认评估整个测试集。



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