问一下机器学习PAI，easyrec 的raw feature，如何进行normalize？
问一下机器学习PAI，easyrec 的raw feature，如何进行normalize？
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北京阿里云ACE会长
在机器学习PAI的EasyRec中，对于原始特征（raw feature）的归一化处理，可以通过以下步骤进行：
在EasyRec的配置文件中，找到相应的特征定义部分。一般而言，原始特征是在input或feature字段中定义的。
在特征定义中，可以使用transform参数来指定特征的转换函数。你可以使用内置的函数（如zscore、minmax等）或自定义函数来进行归一化。
内置函数示例：transform: "zscore" 或 transform: "minmax"
自定义函数示例：transform: "lambda x: (x - min_val) / (max_val - min_val)"
注意，这里的min_val和max_val是你根据数据集计算的最小值和最大值。
根据选择的归一化方法，EasyRec将在训练和推荐过程中对特征进行归一化处理。这确保了特征的值在一定的范围内，有助于模型的训练和预测。
2023-08-13 21:17:56赞同 展开评论 -
还有自己写函数normalizer_fn: "lambda x:tf.math.log1p(x) * 0.45"，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”2023-08-09 00:48:27赞同 展开评论
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。