问一下机器学习PAI，easyrec 的raw feature，如何进行normalize？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

在机器学习PAI的EasyRec中，对于原始特征（raw feature）的归一化处理，可以通过以下步骤进行：

在EasyRec的配置文件中，找到相应的特征定义部分。一般而言，原始特征是在input或feature字段中定义的。

在特征定义中，可以使用transform参数来指定特征的转换函数。你可以使用内置的函数（如zscore、minmax等）或自定义函数来进行归一化。

内置函数示例：transform: “zscore” 或 transform: “minmax”

自定义函数示例：transform: “lambda x: (x – min_val) / (max_val – min_val)”

注意，这里的min_val和max_val是你根据数据集计算的最小值和最大值。

根据选择的归一化方法，EasyRec将在训练和推荐过程中对特征进行归一化处理。这确保了特征的值在一定的范围内，有助于模型的训练和预测。