在机器学习PAI中,对于有多个raw_feature的情况,可以通过以下步骤进行区分:首先,在EasyRec的配置文件中找到相应的特征定义部分。原始特征通常是在input或feature字段中定义的。然后,可以根据业务需求和数据特点为每个raw_feature设置不同的处理方式,如归一化、编码等。最后,通过模型训练和评估,观察不同raw_feature对模型性能的影响,进一步调整和优化模型。在整个过程中,需要密切注意数据的质量和特征选择,以确保模型的准确性和泛化能力。
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