请教一下机器学习PAI，easyrec中这个样本权重的用法，这里面是什么意思吗？我想调高一部分训练样本的权重是怎么操作吗？
请教一下机器学习PAI，easyrec中这个样本权重的用法，这里面是什么意思吗？[阿里云机器学习PAI]
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请教一下机器学习PAI，easyrec中这个样本权重的用法，这里面是什么意思吗？我想调高一部分训练样本的权重是怎么操作吗？
增加一个权重input_fied，然后sample_weight是你新增的输入就行了10月17日 09:40鑫民，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
在阿里云机器学习PAI的EasyRec中，样本权重是一个非常重要的概念。样本权重用于调整模型训练过程中每个样本的重要性。比如，某些样本可能由于其代表的业务场景或用户行为更具代表性，因此我们希望在模型训练时给予它们更高的权重。
具体来说，样本权重的用法主要体现在以下两个方面：
处理类别不平衡问题：如果数据集存在类别不平衡问题（某些类别样本数量较多，而其他类别样本数量较少），则可以通过调整样本权重来解决这个问题。例如，我们可以增加少数类别的样本权重，使其在模型训练过程中的影响力提升。
加权采样：除了解决类别不平衡问题外，还可以通过设置权重列来进行加权采样。权重列的类型必须是DOUBLE或BIGINT类型，按照该列值的大小进行采样。比如所选权重列的值是1.2和1.0，则值为1.2所属样本的被采样的概率就会大于值为1.0的样本。