PAI-Rec推荐平台对于实时特征有三个层次
PAI-Rec推荐平台对于实时特征有三个层次：1、根据历史推荐请求的时刻，离线模拟反推实时特征2、FeatureStore 会记录增量更新的实时特征，通过模型特征导出样本， 估计有99%的准确性 https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/configure-featurestore-items?sp...
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...
使用PAI-FeatureStore管理风控应用中的特征
使用PAI-FeatureStore管理风控应用中的特征，确实可以按照您描述的方式进行。这里我将详细解释如何具体实现这一流程，并确保不同类型的特征（离线和实时）都能被有效地管理和使用。 离线特征管理 特征定义与设计：首先在MaxCompute中创建特征表来定义风控模型所需的特征。根据业务需求，明确哪些数据点对于风...
为什么要用PAI-FeatureStore来管理特征？
PAI-FeatureStore是阿里云平台上的一个特征存储服务，用于帮助数据科学家和机器学习工程师高效地管理、处理和使用特征数据。以下是使用PAI-FeatureStore来管理特征的一些原因： 特征复用：通过集中化的特征存储，可以确保多个在线模型可以共用同一组在线特征。 特征版本控制：支持特征的版本化管理，使得模型训练过程中能够回溯到特定版本的特征，保证了实验结果的可重复性。特征生命周期管理....
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。
特征平台与, 特征生产
目前在特征平台（FeatureStore）中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度，通过将特征生产中通用常见的功能固定下来，通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
机器学习模型中特征贡献度分析：预测贡献与错误贡献
在机器学习领域，特征重要性分析是一种广泛应用的模型解释工具。但是特征重要性并不等同于特征质量。本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念：预测贡献度和错误贡献度。 核心概念 预测贡献度：衡量特征在模型预测中的权重，反映模型在训练集上识别的模式。这与传统的特征重要性概念相似。错误贡献度：衡量特征...
机器学习PAI特征生产的几个函数,详细接口定义在哪里可以看到？
机器学习PAI特征生产的几个函数TableTransorm, CustomTransform等等，详细接口定义在哪里可以看到？
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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