机器学习PAI_rec 怎么配置用户新增的特征？是在这个里面配置？

在PAI Rec（PAI推荐系统）中，配置用户新增的特征通常需要以下步骤：

1. 准备数据：首先，您需要准备好包含新增特征的数据集。确保数据集中的每一行都包含一个唯一的用户ID、物品ID以及其他特征信息，其中包括新增的特征。
2. 创建特征工程：在PAI Rec中，您可以使用特征工程来处理和转换特征数据。通过特征工程，您可以对原始特征进行清理、转换和组合，以便更好地支持模型训练和推荐。
3. 配置特征工程：在PAI Rec的特征工程中，您可以定义各种特征处理和转换操作。例如，您可以使用特征工程来创建新的特征、对特征进行归一化、填充缺失值等。
4. 加载新增特征数据：将准备好的新增特征数据加载到PAI Rec的特征工程中。您可以使用PAI Rec提供的工具或API来完成这一步骤。
5. 定义新的特征：在特征工程中，您可以定义新的特征，将新增特征与现有特征进行组合或转换。
6. 训练模型：使用包含新增特征的数据集来训练PAI Rec的推荐模型。确保在训练模型时，将新增特征作为输入的一部分。
7. 测试和评估：使用测试数据集来评估模型的性能。观察模型在新增特征上的表现，并根据需要进行调整。

PAI_rec 是阿里云机器学习平台 PAI 的推荐系统模型，它支持用户自定义特征。要配置用户新增的特征，您可以在训练过程中传入新的特征。具体的操作步骤如下：

1. 首先，确保您的新特征已经在原始数据集中，并且已经正确地进行了预处理和编码。

2. 然后，在调用 PAI_rec 训练函数时，将新特征作为参数传递进去。例如，如果您有一个名为 "new_feature" 的新特征，您可以将其添加到参数 feature_cols 中，如下所示：

from pai.pai_rec import PaiRec

# 创建一个 PaiRec 实例
rec = PaiRec(feature_col=["old_feature", "new_feature"])

# 调用 fit 方法进行训练
rec.fit(data)

请注意，每个特征必须是数值类型或类别类型的变量，不能是字符串或其他类型。

1. 最后，保存并部署模型，新添加的特征就可以在预测阶段使用了。