机器学习PAI最后生成的数据表中，是不包含raw_feature的，只有六个的特征吗？

在机器学习PAI中，如果你设置了7个特征，但在最后生成的数据表中只包含了6个id_feature的特征，这可能是由于以下原因：

1. 原始特征处理：在特征工程阶段，可能有一些预处理步骤导致原始特征（raw_feature）被转换、合并或删除。例如，某个特征可能与其它特征高度相关，因此被剔除以防止多重共线性。

2. 特征选择：在构建模型之前，你可能进行了特征选择过程，其中某些特征（包括raw_feature）由于其对模型预测能力的贡献较小而被排除在外。

3. 数据清洗问题：原始数据可能存在缺失值、异常值或错误值，这些值在数据预处理阶段可能被处理为NaN、NULL或其他特殊值，导致原始特征在最终的特征表中未被显示。

4. 配置错误：检查你的特征工程和模型训练配置，确保所有所需的特征都被正确地包含在内。有可能在设置特征列表时遗漏了raw_feature。

5. 特征重命名或合并：在特征工程过程中，可能对原始特征进行了重命名或与其他特征进行了合并，导致原始特征名称不再出现在最终的特征表中。

为了找出具体原因，你可以检查以下内容：

• 回顾你的特征工程和模型训练流程，查看是否有涉及特征选择、转换或删除的步骤。
• 检查数据预处理阶段的日志和输出，看看原始特征是否在该阶段被处理或删除。
• 查看特征工程和模型训练的配置文件或代码，确认raw_feature是否被正确包含在特征列表中。
• 分析原始数据和预处理后的数据，看看raw_feature是否在预处理阶段丢失或被错误地处理。

不会的，你 fg.json 配置对了，就会生成 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”