我看正机器学习PAI常csv的数据的话，也得是这样的格式吗？
我看正机器学习PAI常csv的数据的话， Schema为: id:int64 | weight:float | attrs:string，其中attr为":"分隔符拼接的Item特征，要是mc表的话，也得是这样的格式吗？也还的把特征字段给用":"分隔符拼接的Item特征 ？
写回答
-
建议按照文档里的分隔符来，没有找到哪个参数能单独指定这个负采样表的分隔符；
之前那个参数可以直接照抄这里
https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/98b7c8ca5aecfa98ba812d22c51084f2fe61e1f7/docs/source/train.md?plain=1#L141C3-L141C83 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”2024-06-18 20:02:24赞同 展开评论 打赏 -
在处理机器学习PAI任务时，CSV数据的Schema定义确实对数据格式有明确要求，正如您提到的示例id:int64 | weight:float | attrs:string，其中attrs字段内容是由":"分隔的特征项CSV文件
。这表明在CSV文件中，每个特征或属性需按照指定的数据类型和格式组织2024-06-18 17:22:02赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
