机器学习PAI如果需要使用交叉特征或者sequence特征，需要怎么配置能够在模型中生效呢？

在机器学习PAI中，使用交叉特征和sequence特征需要适当配置才能在模型中生效。对于交叉特征，您可以利用PAI推出的智能特征交叉组件。这个组件可以帮助您锁定有意义的特征交叉，并根据返回的特征交叉结果对这些特征进行组合，从而提升模型效果。

对于sequence特征，Embedding层是一个关键组成部分。Embedding层可以将每个大的种类特征内的所有内容进行拼接，再分别进行embedding映射为一个低维向量。例如，用户行为序列、目标物品等都需要通过Embedding层转换为模型可以理解的形式。

此外，您还可以考虑使用矩阵分解来获取更多特征，如user、item本身的特征，以及user + item的交叉特征。同时，特征编码也是一个重要的步骤，它可以将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。

在阿里云的机器学习PAI（Platform for AI Innovation）中，你可以通过以下步骤来使用交叉特征或序列特征：

1. 数据预处理：在数据预处理阶段，你需要将交叉特征或序列特征添加到你的数据集中。例如，如果你有一个二分类问题，你想使用用户的购买历史作为特征，你可以将购买历史转换为one-hot编码，然后将这个编码作为一个新的特征添加到你的数据集中。

2. 特征选择：在特征选择阶段，你可以选择你想要使用的特征。如果你使用了交叉特征或序列特征，你需要确保这些特征已经被正确地添加到你的数据集中。

3. 模型训练：在模型训练阶段，你可以使用PAI提供的各种机器学习算法来训练你的模型。这些算法会自动处理你的特征，包括交叉特征和序列特征。

4. 模型评估：在模型评估阶段，你可以使用PAI提供的各种评估指标来评估你的模型的性能。

不同的机器学习算法对特征的处理方式可能会有所不同。例如，线性回归算法可以直接使用特征，而深度学习算法可能需要将特征转换为向量或张量。因此，你需要根据你的问题和你的模型的需求来选择最适合的特征处理方式。

如果需要在模型中使用交叉特征或者序列特征，可以按照以下步骤进行配置：

首先，需要在模型的配置中设置sequence_combiner参数，用于指定交叉特征的组合方式，可以选择拼接、求和、平均等操作。

其次，需要在模型的配置中设置FeatureGroupConfig中的sequence_features参数，用于指定需要使用的序列特征。可以根据需求选择需要的特征，并按照指定的顺序进行组合或处理。

确保所有文本侧输入特征的embedding_dim保持一致，包括常规特征和不定长文本序列特征。

在cmbf/config中的相关参数配置中，设置text_multi_head_num和text_self_attention_layer_num参数来控制文本序列特征的跨模态融合和self-attention的层数。

同时，设置use_token_type为true来区分不同的文本序列特征，设置use_position_embeddings为true为文本序列添加位置编码。

确保max_position_embeddings大于或等于所有特征配置max_seq_len的最大值。

通过以上配置，交叉特征和序列特征就可以在CMBF模型中生效了。，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在机器学习PAI中，需要创建 CrossFeatures 或 SequenceFeatures 对象，才能使用交叉特征和顺序特征。
对于交叉特征，需要在 model_desc.json 文件中配置相应的配置，以添加交叉特征：

{
    "features": [
        {
            "name": "cross_features",
            "type": "CrossFeatures",
            "columns": ["feature1", "feature2"],
            "size": 2,
            "depth": 1
        }
    ]
}

而对于顺序特征，需要创建 SequenceFeatures 对象，并设置 size 和 depth 参数：

{
    "features": [
        {
            "name": "sequence_features",
            "type": "SequenceFeatures",
            "columns": ["sequence_feature"],
            "size": 2,
            "depth": 1
        }
    ]
}

需要注意的是，顺序特征和交叉特征必须在训练时启用，而在推理时不启用。总的来说，在机器学习PAI中，可以通过配置 CrossFeatures 和 SequenceFeatures 对象来使用交叉特征和顺序特征。