问题1:问一下机器学习PAI如果kv_seperator不写,系统会自动识别到这个分隔符 然后把它作为带权重的tag计算吗?
问题2:那如果kv分隔符不写,就应该给它当成普通的tag处理了,权重在这里是用不到的对吧
回答1:不写就是多值tag特征,写了是kv tag特征。这里有点tricky,在fg里面的IdFeature默认is_multi是true,也就是说fg 里面的IDFeature默认是Easyrec 里面的TagFeature。
回答2:不是的,kv不写,当成普通的tag,你的数据就不能加权重信息了。 因为 tag1:0.05 与 tag1:0.1 会被当成两个tag,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
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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。