azure - AzureML 中特征类型的作用是什么？

Question

我想知道 Azure 机器学习工作室中的feature numeric 和 numeric 列有什么区别。

documentation site状态:

Because all columns are initially treated as features, for modules that perform mathematical operations, you might need to use this option to prevent numeric columns from being treated as variables.

但仅此而已。不是功能是什么，而是在哪些模块中需要功能。没有什么。

我特别想了解编辑元数据模块中字段中的清除功能下拉选项是否有任何作用。有人可以给我一个场景，其中这个明确的功能操作改变了机器学习的结果吗？谢谢

根据文档应该有效果:

Use the Fields option if you want to change the way that Azure Machine Learning uses the data in a model.

但是这个效果会是什么呢？任何例子都可能有帮助

Answer 1

正如您所怀疑的，将列设置为 feature确实有效果，而且实际上非常重要 - 在训练模型时，算法只会考虑带有 feature 的列标志，有效地忽略其他人。

例如，如果您有一个包含 Feature1 列的数据集, Feature2 ，和Label你想尝试一下Feature1 ，您可以申请clear feature到Feature2列(当然，同时确保 Feature1 具有 feature 标签集)。