11、机器学习中的特征存储、标签管理与质量评估

机器学习中的特征存储、标签管理与质量评估

在机器学习领域，特征和标签是构建模型的基础要素。特征是模型的输入，而标签则是模型期望的输出，它们对于训练和评估模型起着至关重要的作用。本文将深入探讨特征存储、标签管理以及特征质量评估等关键方面。

特征存储

特征存储是一个专门设计的存储系统，旨在存储提取的特征（和标签）值，以便在模型训练甚至推理过程中能够快速、一致地读取这些数据。大多数机器学习训练和服务系统都会有某种形式的特征存储，尽管可能不这样称呼它。特征存储在大型集中管理的服务中尤为有用，特别是当特征（定义和值）在多个模型之间共享时。

特征存储的API特性

特征存储最重要的特性是其API。不同的商业和开源特征存储具有不同的API，但它们都应提供以下基本功能：
1. 存储特征定义 ：通常以代码的形式实现，从原始数据格式中提取特征，并以所需格式输出特征数据。
2. 存储特征值 ：最终要以易于写入、读取和使用的格式存储特征值。这在很大程度上取决于具体的用例，常见的分为有序和无序数据。
3. 快速高效地提供特征数据 ：以适合任务的性能水平提供特征数据，避免昂贵的CPU或加速器因等待从特征存储中读取数据的IO操作而停滞。
4. 与元数据系统协调元数据写入 ：为了充分利用特征存储，需要在元数据系统中保留存储数据的相关信息，这有助于模型构建者。

许多特征存储还提供数据摄取时的基本归一化以及存储数据的更复杂转换，最常见的转换包括标准化的存储内量化和内置的特征转换。 </