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问答 2024-03-20 来自：开发者社区

机器学习PAI的实时特征是如何保证线上线下一致性的呢？

机器学习PAI的实时特征是如何保证线上线下一致性的呢？使用了featurestore还需要特征线上落盘吗？

文章 2024-03-18 来自：开发者社区

【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石

引言: 在机器学习的世界里，数据是驱动模型训练和性能提升的核心要素。 而在这浩渺的数据海洋中，样本、特征和标签无疑构成了最为关键的三大基石。它们相互关联、相互作用，共同构建起了智能模型的骨架和灵魂。 本文将深入探讨样本、特征和标签的概念、重要性及其在机器学习中的协同作用，旨在帮助读者更好地理解它们对于构建高效、准确的机器学习模型所起到的关键作用。 ...

【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石
文章 2024-03-14 来自：开发者社区

机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？

一、引言 特征选择在机器学习中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们从大量的特征中挑选出对目标变量具有最大预测能力的特征。互信息特征选择是一种常用的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的互信息来评估特征的重要性。 互信息是信息论中的一个概念，用于衡量两个随机变量之间的相互依赖程度。在特征选择中，互信息可以用来衡量特征与目标变量之间的相关性。通过计算特征与目标变量之间的互信息，...

机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？
文章 2024-03-14 来自：开发者社区

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？

一、引言 在机器学习任务中，选择最重要和相关的特征对于构建高性能的模型至关重要。特征选择旨在从原始数据中挑选出最具信息量和预测力的特征，以降低维度和噪声的影响，提高模型的泛化能力和效率。有效的特征选择可以帮助我们理解数据、简化模型、减少计算成本，并降低过拟合的风险。 交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，并通过多次迭代评估模型在不同数据子...

文章 2024-03-14 来自：开发者社区

机器学习-特征选择：如何使用递归特征消除算法自动筛选出最优特征？

一、引言 在实际应用中，特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的重要环节，对于提高模型性能和减少计算开销具有关键影响。特征选择是从原始特征集中选择最相关和最具区分力的特征子集，以提高模型的泛化能力和可解释性。 特征选择在实践中具有以下重要性： 提高模型性能：通过选择最相关的特征子集，可以减少冗余和噪声特征的干扰，从而提高模型的预测准确性和泛化能力。 减少...

机器学习-特征选择：如何使用递归特征消除算法自动筛选出最优特征？
问答 2024-03-13 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

问答 2024-03-13 来自：开发者社区

在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概什么样？

在机器学习PAI如果选用hologres作为online特征存储，在线获取特征的响应延时大概是什么样子的，有相关数据吗？

文章 2024-03-12 来自：开发者社区

Apache Hudi与机器学习特征存储

1. 在线和离线特征 如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同，则存在代码不一致的风险，因此，预测可能不可靠，因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟（实时）访问该特征数据，另一种解决方案是使用共享特征工程库（在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库）。 2. 时间旅行 ...

Apache Hudi与机器学习特征存储
文章 2024-03-11 来自：开发者社区

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征添加法

引言: 在机器学习中，特征选择是一个至关重要的步骤。通过精心选择特征，我们不仅可以提高模型的预测性能，还可以减少过拟合的风险、提高模型的泛化能力，并降低计算成本。 特征选择方法大致可分为过滤式、包裹式和嵌入式三种。 其中，包裹式特征选择因其能够考虑特征间的相互依赖关系而备受关注。 在包裹式特征选择中，递归特征添加法是一种常用的策略，它通过逐步向模型中添加特...

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征添加法
文章 2024-03-11 来自：开发者社区

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征消除法

引言: 在机器学习中，特征选择是提高模型性能和泛化能力的关键步骤之一。 而包裹式特征选择方法中的递归特征消除法 （Recursive Feature Elimination，简称RFE）是一种有效的特征选择技术。 通过递归地剔除对模型性能贡献较小的特征，RFE能够选择出最佳的特征子集，从而提高模型的预测性能。 本文将介绍递归特征消除法的概...

【机器学习】包裹式特征选择之递归特征消除法

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