机器学习PAI feature_config中有 A B C D 4个特征,feature_groups a : [A B] , b: [C D];正常推理时,推理参数 {A:””,B:””,C:””,D””} ,有可能出现 {a:””,b:””}
模型的输入层会改变特征的名字或者组合关系吗?
机器学习PAI feature_config中有 A B C D 4个特征,feature_groups a : [A B] , b: [C D];正常推理时,推理参数 {A:””,B:””,C:””,D””} ,有可能出现 {a:””,b:””}
模型的输入层会改变特征的名字或者组合关系吗?
在机器学习PAI中,模型的输入层通常不会改变特征的名字或组合关系。特征的名字和组合关系是在模型的配置文件中定义的,作为模型的输入特征。在正常推理时,你提供的推理参数应该与模型的输入特征一致。
根据你提供的示例,如果特征配置中定义了4个特征 A、B、C 和 D,并且定义了两个特征组 a 和 b,其中 a 包含特征 A 和 B,b 包含特征 C 和 D。那么在正常推理时,你需要提供完整的特征参数,即 {A:””, B:””, C:””, D:””}。
如果出现 {a:””, b:””} 这样的参数,可能是由于参数传递或配置错误导致的。在模型的配置文件(例如 feature_config)中,确保特征和特征组的定义与你的数据和模型需求一致。在进行推理时,确保正确传递特征的参数。
inpout_fields {
input_name: A
}
inpout_fields {
input_name: B
}
inpout_fields {
input_name: C
}
inpout_fields {
input_name: D
}
feature_config{
feature_name:a
input_names:A
input_names:B
}
feature_config{
feature_name:b
input_names:C
input_names:D
}
model_config{
feature_groups{
feature_name: a
feature_name: b
}
}
input_fields,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”