问题一：机器学习PAI训练时有物品的feature，是把物品的input设置为空吗？
机器学习PAI训练时有物品的feature，预测也需要时那我给用户推荐物品的时候，是把物品的input设置为空吗？假设根据userid itemid rating来训练，那线上推荐的时候也是给这个userid来推荐吧？
参考回答：
给userid推荐，也需要输入你要推荐的候选 itemids，才可以计算出rating进行推荐。需要同时提供用户和物品的特征向量作为输入，如果只提供用户的特征，模型没有办法计算rating
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问题二：机器学习PAI部署到tensorflow serving上面，下面这个问题怎么解决？
机器学习PAI部署到tensorflow serving上面，需要自己组装物品特征作为input 然后请求tf serving，好像没有看见如何设置只导出具体某些字段
就是训练的时候有用户的和物品的特征请求时只需要用户的input，还是说这样的话要给物品的input设置为空之类的？
参考回答：
参考文档https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/predict/input_output.html 看一下你的模型的输入
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问题三：机器学习PAI训练的时候有特征有物品的那些id，要为某个用户推荐时，请求模型那边是就带用户的参数？
机器学习PAI训练的时候有特征有物品的那些id啊之类的，那我部署到tensorflow serving上之后，要为某个用户推荐时，请求模型那边是就带用户的参数？训练时物品的那些直接置空或者就填默认值这样吗？
参考回答：
部署到tensorflow serving上面，需要自己组装物品特征作为input 然后请求tf serving
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问题四：机器学习PAI试着用movielens的1M数据集 也是loss为负数，怎么解决？
机器学习PAI试着用movielens的1M数据集 也是loss为负数，怎么解决？
参考回答：
错误原因有以下：1.你的任务是预测一个连续的评分值，属于回归任务，因此不能使用默认的分类loss，应该配置回归loss，参考 https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/docs/source/models/regression.md； 2.回归任务的评估指标不应该配置AUC，应该使用回归模型的性能评估通常使用的回归指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等，参考 https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/docs/source/eval.md
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问题五：机器学习PAI中easyRec有没有将验证集的预测结果保存下来的功能？
机器学习PAI中easyRec有没有将验证集的预测结果保存下来的功能？（分析下为啥负样本比证样本得分高的问题）
参考回答：
用predict 预测一遍，有结果表，predict：https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/predict/MaxCompute%20%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E9%A2%84%E6%B5%8B.html
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