特征数据库FeatureDB
特征数据库（下文简称FeatureDB）是阿里云PAI平台下特征平台（PAI-FeatureStore）提供的数据库服务，可以作为FeatureStore的在线数据源，提供在线特征存储功能，并为搜索推荐广告等服务提供高性能的读写优化。本文为您介绍什么是FeatureDB，以及FeatureDB的功能与优势。
特征生产, 最佳实践
特征平台当前提供的特征生产功能旨在简化特征创建过程，通过固化常用的和普遍的生产步骤，您仅需进行简单配置就能轻松生成特征，从而有效降低了特征生产的复杂性。特征生产在多个领域（包括推荐、广告、风控以及机器学习等）都有广泛应用，本文将以推荐场景为例，为您介绍从原始表到特征生产加工生成样本表，再到训练模型的完整过程。
机器学习特征筛选：向后淘汰法原理与Python实现
向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习领域中一种重要的特征选择技术，其核心思想是通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。该方法从完整特征集出发，逐步剔除不重要的特征，最终保留对预测结果最具影响力的变量子集。 向后淘汰法的工作原理 向后淘汰法遵循一个迭代式的特征筛选过程，具体步骤如下： 初始模型构建：首先使用数据集中的全部特征构建模型。 模...
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-特征配置
接下来需要做“特征配置”。特征配置在推荐方案配置中是一个核心的部分，我们期望通过界面配置出想要的特征，然后自动生成计算的MaxCompute 和Flink的SQL代码，生产出常见的统计特征、序列特征、MinMax特征、偏好KV统计特征，最终输出给向量召回、粗排和精排模型样本。1.常用周期行为类型配置...
人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI中特征重要性的原理不知道如何解决
问题一：机器学习PAI把gender 和 age 配置一个combo特征，不知道能否区分开? 机器学习PAI把gender 和 age 配置一个combo特征，不知道能否区分开? 参考答案： 在机器学习PAI（Platform for Artificial Intelligence）中，您可以创建组合特征（combo feature），以探索不同特征之...
机器学习PAI特征重要性的原理，是用那个指标算的特征重要性？
机器学习PAI特征重要性的原理，是用那个指标算的特征重要性?大概这么做的么？训练时根据效果学习各个特征丢弃的概率，丢弃概率低的就是重要的。top 重要特征的结果稳定不
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