机器学习PAI想了解下fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar 对fg.json 是进行了怎样一个处理可以吗?
机器学习PAI想了解下fg_on_odps-1.3.59-jar-是进行了怎样一个处理可以吗?[阿里云机器学习PAI]
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机器学习PAI想了解下fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar 对fg.json 是进行了怎样一个处理可以吗?
在机器学习 PAI 中,
fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar
是 Alink 库的一个重要组成部分。该 JAR 文件包含了 Alink 库的相关依赖项,用于在阿里云大数据平台上执行 Alink 编程任务。关于
fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar
对fg.json
的处理,可以提供一些基本的解释:fg.json
:代表 FeatureGroup(特征组)的 JSON 配置文件。FeatureGroup 是指在数据处理过程中将一组相关特征合并为一个特征集合,以方便进行后续建模和分析。处理方式:
fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar
应用了 Alink 的特征工程功能,可以通过读取fg.json
文件来创建和管理 FeatureGroup。具体而言,它可以根据fg.json
中定义的特征信息,自动进行特征选择、特征变换和特征生成等操作。特征操作:
fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar
可能会使用fg.json
中定义的特征操作,例如标准化、归一化、编码转换等操作。这些操作有助于预处理数据,为后续的机器学习任务提供更好的输入。要详细了解
fg_on_odps-1.3.59-jar-with-dependencies.jar
的具体实现和对fg.json
的处理过程,建议查阅 Alink 的官方文档、源代码或相关示例。这些资源将提供更全面和准确的信息,帮助你理解 Alink 在机器学习 PAI 中的特征工程功能。fg_on_odps-1.3.59-jar 是阿里云机器学习PAI平台上的一个 Java 类库,用于支持在 MaxCompute (原名 ODPS) 上的机器学习任务。该类库提供了一系列的数据处理、模型训练和评估、预测和推断等功能,可以大大简化在 MaxCompute 上进行机器学习任务的开发和部署。
具体来说,fg_on_odps-1.3.59-jar 中包含了多个模块和组件,包括数据处理模块、特征工程模块、模型训练和评估模块、预测和推断模块等。其中,数据处理模块提供了数据采集、清洗、转化、筛选等功能;特征工程模块提供了特征选择、特征抽取、特征转换等功能;模型训练和评估模块提供了多种机器学习算法和模型,并支持模型训练、交叉验证、调参等功能;预测和推断模块提供了模型部署和预测服务等功能。
https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/feature/rtp_fg.html文档里有详细的配置,和输入输出样例,可以看下,value_type没有用,主要fg主要作用是做特征变换,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”