在机器学习PAI现在默认输出的是TOP50特征数量，怎么能让它输出更多特征数量的权重呢？

在阿里云机器学习PAI中，默认输出的确是 Top50 特征的权重，但我们可以通过设置参数来改变输出的特征数量。一般来说，这个参数被称为 numFeature。你可以尝试在代码中指定 setNumFeature(n) 来设置输出特征数量，其中 n 为你想要输出的特征数量。例如，如果你希望输出前100个特征的权重，则可以指定 setNumFeature(100)。这样就可以改变默认输出的 Top50 特征数量了。

具体来说，如果你使用的是 PAI 的 Python SDK，可以在 LinearRegression.train 方法的参数中添加 num_feature=n 来设置输出特征数量。如果你使用的是 PAI 的 Java SDK，可以在 LinearRegressionTrainBatchOp 组件上调用 setNumFeature(n) 来设置输出特征数量。不同的 SDK 使用不同的方法进行设置，但都支持这个参数。

在机器学习PAI中，您可以通过设置LGBMRegressor或LGBMClassifier的参数来控制输出的特征数量。具体来说，您可以使用feature_importances_属性来获取每个特征的重要性得分，并使用sort_values()方法按照重要性得分进行排序，然后选择前n个特征进行输出。

下面是一个示例代码，它将输出LGBMRegressor模型的前100个特征：

import lightgbm as lgb

# 训练模型
model = lgb.LGBMRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 获取特征重要性得分并排序
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns)
feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False)

# 输出前100个特征
print(feature_importances.head(100))

在上面的示例代码中，X_train和y_train分别是训练数据的特征和标签，X是训练数据的特征。首先，我们使用LGBMRegressor训练了一个模型。然后，我们使用feature_importances_属性获取每个特征的重要性得分，并使用sort_values()方法按照重要性得分进行排序。最后，我们输出前100个特征的重要性得分。

您可以根据需要调整代码中的参数来输出更多或更少的特征。请注意，输出的特征数量应该根据您的数据集大小和模型复杂度进行调整，以避免过度拟合或欠拟合的问题。

在机器学习 PAI 中，可以通过设置模型超参数来控制输出的特征数量。假设您使用的是 scikit-learn 库的模型训练和预测，并且使用了 L1 正则化来稀疏化权重，那么您可以通过设置正则化强度参数 C 来控制输出的非零特征数量。

当 C 取较小值时，正则化的强度变大，将有更多的权重被惩罚为零，并输出更少的非零特征；反之，当 C 取较大值时，正则化的强度变小，将有更多的权重不被惩罚为零，并输出更多的非零特征。

因此，您可以逐渐增大正则化强度参数 C 的值，直到输出的非零特征数量满足您的要求为止。

具体来说，您可以尝试在训练代码中修改正则化强度参数 C 的值，并重新训练模型，观察输出的特征数量是否满足您的需求。例如，在 scikit-learn 中，可以通过以下方式设置 C 参数的值：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义模型并设置 C 参数的值
model = LogisticRegression(random_state=0, penalty='l1', C=1.0)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

在上面的代码中，C 参数的值设置为 1.0。您可以逐渐调大 C 的值，重复上述步骤进行模型训练，并观察输出的非零特征数量是否已经满足您的需求。

那需要用op了。此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”