功能类型在AzureML中的作用是什么？

Question

我想知道Azure Machine Learning Studio中feature numeric和numeric列之间的区别。

documentation site指出：

  

因为模块最初将所有列都视为特征，   执行数学运算，您可能需要使用此   防止将数字列视为变量的选项。

但仅此而已。不是功能是什么，需要在哪些模块中使用功能。没有。

我特别想了解clear feature模块中fields中的edit metadata下拉选项是否有效。有人可以给我一个解答，其中此clear feature操作会更改ML结果吗？谢谢

根据其中的文档应该会起作用：

  

如果要更改Azure机器的方式，请使用“字段”选项   学习使用模型中的数据。

但是这种效果是什么？任何例子都可以帮助

Answer 1

您怀疑，将列设置为feature确实会产生影响，并且实际上非常重要-在训练模型时，算法只会有效地考虑带有feature标志的列忽略其他人。

例如，如果您有一个包含列Feature1，Feature2和Label的数据集，而您只想尝试Feature1，则可以应用{{1 }}到clear feature列中（当然，请确保Feature2设置了Feature1标签）。