机器学习PAI中这两种中配置groupCols效果是一样的吗？

机器学习PAI中的这两种配置groupCols的方法，效果是不一样的：

1. 在GroupByOp中配置groupCols：这种方式是在数据处理的过程中，先将数据按照指定的列进行分组，然后对每组数据进行相同的操作，最后将结果拼接起来。这种方式适用于需要按照一定规则对数据进行分组的情况。

2. 在算法算子中配置groupCols：这种方式是在模型训练和预测的过程中，直接使用指定的列对数据进行处理。比如，如果在LinearRegTrainBatchOp中配置了groupCols，那么模型会在训练时对每组数据进行相同的线性回归操作，并在预测时对每组数据进行相同的预测操作，最终得到每组数据的预测结果。这种方式适用于需要对不同组的数据分别建立模型并进行预测的情况。

基本一样，EcodOutlierBatchOp 这个里边包了groupby了，会有个最大样本个数的参数，限制一下组的大小，鲁棒一些。此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”