机器学习PAI 训练的时候可以给样本加上sample_weight吗？

https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/feature/odl_sample.html#id3，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在机器学习PAI中，在训练模型时是可以为样本添加sample_weight的，这可以用于调整模型对不同样本的重视程度。如果你想给正样本更高的权重，那么可以在训练时将正样本的sample_weight设置得比负样本更高。
具体来说，在训练模型之前，你需要首先准备一份包含sample_weight的样本数据。然后，在调用训练方法时，将这份样本数据作为输入，并将sample_weight字段设置为你希望的权重值。
举个例子，在Keras中，你可以像下面这样设置sample_weight：

# 准备包含 sample_weight 的样本数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([0, 1])
sample_weight = np.array([0.5, 1])

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型，设置 sample_weight
model.fit(X, y, epochs=5, batch_size=32, sample_weight=sample_weight)

在这个例子中，我们将正样本的sample_weight设为1，而将负样本的sample_weight设为0.5。这样，在训练过程中，模型就会更加重视正样本，从而得到更好的性能。
需要注意的是，在设置sample_weight时，你需要确保这些权重能够反映出你对不同样本的重要性的理解，以便于模型更好地学习和泛化。