机器学习PAI EasyRec如何给样本加sample_weight？

EasyRec可以通过在DatasetConfig的参数sample_weight中指定样本权重的输入字段来给样本加sample_weight。具体的配置方法可以参考文档内容1和文档内容2中的示例和说明。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在EasyRec中，可以通过设置样本权重来调整模型对不同样本的关注度。具体来说，可以在训练时通过--sample_weight参数来指定每个样本的权重值。

例如，假设我们有一个包含10个样本的训练集，其中前5个样本的权重为1，后5个样本的权重为2。那么可以使用以下命令进行训练：

python -m easy_rec.python.train --pipeline_config_path dwd_avazu_ctr_deepmodel.config --eval_config_path eval_config.json --export_dir ./export --sample_weight 1,1,1,1,1,2,2,2,2,2

在这个例子中，--sample_weight参数的值是一个由逗号分隔的整数列表，表示每个样本的权重值。注意，这个列表的长度必须与训练集中样本的数量相同。

在EasyRec中，你可以通过增加一个名为input_field的字段，并将其值设为你想要的样本权重来为样本添加sample_weight。具体步骤如下：

1. 首先，在你的数据集的特征定义文件（.feature.json）中增加一个新的字段，名为input_field，并为其设定合适的类型。例如，你可以将其类型设为float或double，以便于存储浮点数类型的权重值。

{
    "fields": [
        {
            "name": "input_field",
            "type": "double"
        },
        ...
    ]
}

1. 然后，在你的数据集中，为每一条记录都增加一个input_field字段，并为其赋值为对应的样本权重。例如，你可以将所有正例的权重设为1.0，将所有负例的权重设为0.5，以此来调整模型的学习过程。

[
    {
        "input_field": 1.0,
        "label": 1,
        ...
    },
    {
        "input_field": 0.5,
        "label": 0,
        ...
    },
    ...
]

1. 最后，在调用train方法的时候，将sample_weight参数设置为你新定义的input_field。这样，模型在训练过程中就会按照这些权重来进行优化了。

# 训练模型
model.train(
    data='data_path',
    feature='feature_path',
    label='label_path',
    model_save='save_path',
    sample_weight='input_field'
)

以上就是在EasyRec中为样本添加sample_weight的方法。需要注意的是，在设置样本权重时，你需要确保这些权重能够反映出你对不同样本的重要性的理解，以便于模型更好地学习和泛化。