问题一：机器学习PAI训练文件配置，一个合并好的csv文件和几十个小的csv文件，在训练上会有差异吗？
机器学习PAI训练文件配置，一个合并好的csv文件和几十个小的csv文件，在训练上会有差异吗？
参考答案：
机器学习PAI训练文件配置中，使用一个合并好的CSV文件和几十个小的CSV文件可能会有一些差异。以下是一些可能会影响的因素：
- 训练时间：在一个大型的CSV文件上进行训练可能需要更长的时间，因为模型需要处理更多的数据。相反，几十个小的CSV文件可能会更快地完成训练，因为每个文件都比较小。
- 数据分布：一个大型的CSV文件可能会包含更多不同的样本和变量，这可能会使模型更容易捕捉到潜在的关系和模式。相比之下，小的CSV文件可能会导致数据更加分散和稀疏，从而降低模型的准确性。
- 数据冗余：如果一个大型的CSV文件是由多个小文件合并而成的，可能会包含大量的冗余数据。在这种情况下，使用小文件可能会减少数据冗余并提高训练效率。
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问题二：机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右，这个效果是不是很差了？
机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右，这个效果是不是很差了？业界一般的我看都是0.8-0.9之间，数据量是百万级的样本
参考答案：
楼主你好，一般来说业界的AUC评估结果是在0.8到0.9之间，但恰当的评估指标取决于你正在解决的问题，以及你的数据，但是如果你觉得AUC 0.7并不能满足你的需求，你可以尝试调整模型参数，增加训练数据量等来提高效果。
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问题三：机器学习PAI EasyRec中的eval_config能否设置比例？
机器学习PAI EasyRec中的eval_config能否设置比例？将测试集跟验证集划分，而不是按照固定的数量
参考答案：
EasyRec不区分测试机和验证集，训练时候建议在比较小的验证集上验证auc，防止过拟合; 在测试集上评估建议用离线预测，然后用pai auc组件评估
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问题四：机器学习PAI EasyRec中的eval_config怎么用？
机器学习PAI EasyRec中的eval_config怎么用？给一个具体案例
参考答案：
根据已知的概念信息中的描述，可以得知eval_config是EasyRec中的一个参数，它的类型是EvalConfig，是可选的参数。根据已知的参考内容信息中的示例，可以看到eval_config的具体使用方式如下：eval_config {
num_examples: 1000
metrics_set: {
auc {}
}
}
在这个例子中，eval_config被用于设置评估的配置信息。其中，num_examples表示评估时使用的样本数量为1000个，metrics_set表示评估时使用的指标集合，这里使用的是auc指标。
所以，你可以根据自己的需求来设置eval_config参数，例如设置不同的样本数量和指标集合，以满足你的评估需求。
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问题五：机器学习PAI测试集跟验证集怎么划分的？
机器学习PAI测试集跟验证集怎么划分的？
参考答案：
在EasyRec中，一个eval_path可以通过编辑配置文件中的eval_config.num_examples参数来划分成两个验证集和测试集。可以设置评估的样本数量来划分数据集。不建议设置eval_config.num_examples，不设置时默认评估整个测试集。
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