阿里云文档 2024-05-23

在推荐系统中应用FeatureStore管理特征

本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

问答 2024-03-18 来自:开发者社区

机器学习PAI的feature store现在支持推荐场景的session特征吗?

机器学习PAI的feature store现在支持推荐场景的session特征吗?就是实时会变的那种特征

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阿里云文档 2024-02-27

什么是线性模型特征重要性算法组件

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。

阿里云文档 2024-01-10

使用pai designer分箱组件离散化连续特征

特征离散是将连续的数据进行分段,使其变为多个离散化区间。针对该场景,PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化,再使用数据转换模块将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer组件进行连续特征离散化。

阿里云文档 2024-01-05

使用特征工程提取特征数据

通过推荐算法定制生成的特征工程,对原始数据集(包括用户表、物料表和行为表等)进行处理,并生成新的特征表,以供后续的召回和排序使用。前提条件已开通PAI(Designer),并创建默认工作空间。具体操作,请参见开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI并创建默认工作空间已为工作空间绑定MaxComput...

文章 2023-08-24 来自:开发者社区

阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store),助力AI建模场景特征数据高效利用

推荐算法与系统在全球范围内已得到广泛应用,为用户提供了更个性化和智能化的产品推荐体验。在推荐系统领域,AI建模中特征数据的复用、一致性等问题严重影响了建模效率。阿里云机器学习平台 PAI 推出特征平台(PAI-FeatureStore)。在所有需要特征的AI建模场景,用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征...

阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store),助力AI建模场景特征数据高效利用
问答 2023-04-25 来自:开发者社区

机器学习PAI中feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是?

机器学习PAI中请教个问题:feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是?这个值越大特征越重要吗?

阿里云文档 2020-10-21

什么是特征重要性过滤组件

特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能,支持过滤TopN的特征。

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