AzureML 中要素类型的作用是什么？
What is the role of feature type in AzureML?
我想知道 Azure 机器学习工作室中 feature numeric 和 numeric 列之间的区别。
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 edit metadata 模块中 fields 中的 clear feature 下拉选项是否有任何作用。有人可以给我一个 clear feature 操作改变 ML 结果的场景吗？谢谢
根据文档中应该有效果：
Use the Fields option if you want to change the way that Azure Machine
Learning uses the data in a model.
可是这能起到什么作用呢？任何示例都可能有所帮助
如您所料，将列设置为 feature 确实有影响，而且它实际上非常重要 - 在训练模型时，算法将只考虑带有 feature 标志的列，有效地忽略了其他人。
例如，如果您有一个包含列 Feature1、Feature2 和 Label 的数据集，并且您只想尝试 Feature1，您可以应用 clear feature 到 Feature2 列（当然要确保 Feature1 设置了 feature 标签）。
我想知道 Azure 机器学习工作室中 feature numeric 和 numeric 列之间的区别。
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 edit metadata 模块中 fields 中的 clear feature 下拉选项是否有任何作用。有人可以给我一个 clear feature 操作改变 ML 结果的场景吗？谢谢
根据文档中应该有效果：
Use the Fields option if you want to change the way that Azure Machine Learning uses the data in a model.
可是这能起到什么作用呢？任何示例都可能有所帮助
如您所料，将列设置为 feature 确实有影响，而且它实际上非常重要 - 在训练模型时，算法将只考虑带有 feature 标志的列，有效地忽略了其他人。
例如，如果您有一个包含列 Feature1、Feature2 和 Label 的数据集，并且您只想尝试 Feature1，您可以应用 clear feature 到 Feature2 列（当然要确保 Feature1 设置了 feature 标签）。