机器学习PAI好几个raw_feature 怎么进行区分呢?
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在机器学习PAI中，对于有多个raw_feature的情况，可以通过以下步骤进行区分：首先，在EasyRec的配置文件中找到相应的特征定义部分。原始特征通常是在input或feature字段中定义的。然后，可以根据业务需求和数据特点为每个raw_feature设置不同的处理方式，如归一化、编码等。最后，通过模型训练和评估，观察不同raw_feature对模型性能的影响，进一步调整和优化模型。在整个过程中，需要密切注意数据的质量和特征选择，以确保模型的准确性和泛化能力。
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按照位置区分 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”