机器学习PAI可以不配置sequence_combiner吗？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

在PAI平台中，如果你尝试将SequenceFeature直接送入BST（Boosted Stream Tree）模块而没有配置sequence_combiner，你确实会遇到错误。原因是SequenceFeature需要经过sequence_combiner的处理，以便将其转换为BST模块可以处理的格式。

sequence_combiner的主要作用是将序列特征进行组合，将多个SequenceFeature转换为单一的表示形式，以便能够被模型使用。这种转换通常涉及将序列特征中的每个元素进行聚合（例如，求和、平均值等），以便将它们转换为适合模型输入的格式。

如果你希望避免配置sequence_combiner，你可以考虑以下两种解决方案：

1. 调整数据预处理流程：你可以在将SequenceFeature送入BST模块之前，先对其进行必要的预处理。这可能包括对数据进行聚合、填充缺失值、标准化等操作。通过在预处理阶段处理SequenceFeature，你可以避免在模型中使用sequence_combiner。
2. 使用支持序列特征的模型：如果你发现配置sequence_combiner很麻烦或者不适合你的需求，你可以考虑使用支持直接序列特征输入的模型。有些模型可以直接处理序列特征，而无需经过sequence_combiner的处理。在这种情况下，你可以将SequenceFeature直接送入这些模型进行训练和预测。