Какова роль типа объектов в AzureML?

Question

Я хочу узнать, в чем разница между столбцами feature numeric и numeric в Azure Machine Learning Studio.

На сайте документации указано:

Поскольку все столбцы изначально обрабатываются как объекты, для модулей, выполняющих математические операции, вам может понадобиться использовать эту опцию, чтобы не обрабатывать числовые столбцы как переменные.

Но не более того.Не то, что особенность, в каких модулях вам нужны функции.Ничего такого.

Мне бы особенно хотелось понять, имеет ли какой-либо эффект раскрывающийся список clear feature в fields в edit metadata -модуле.Может кто-нибудь дать мне сценарий, в котором эта clear feature -операция меняет результат ОД?Спасибо

В соответствии с документацией это должно иметь эффект:

Используйте параметр Поля, если вы хотите изменить способ, которым машинное обучение Azure использует данные в модели.

Но что это может быть за эффект?Любой пример может помочь

Answer 1

Как вы подозреваете, установка столбца как feature имеет эффект, и это на самом деле очень важно - при обучении модели алгоритмы будут учитывать только столбцы с флагом feature, эффективно игнорируя другие.

Например, если у вас есть набор данных со столбцами Feature1, Feature2 и Label, и вы хотите попробовать просто Feature1, вы должны применить clear feature к Feature2столбец (конечно, при условии, что Feature1 имеет метку feature).