Vertex AI AutoML手动设置测试训练列的实现正确性相关咨询

问题解答 #

• 1. 代码实现是否正确？
     你的代码写法完全符合Vertex AI Python SDK的set_test_train_column方法的API规范，只要你传入的dataset_display_name与Vertex AI控制台中对应表格数据集的显示名称完全一致、column_spec_display_name参数和数据集内拆分列的显示名称（即你定义的set）完全匹配，该调用就是正确的。
• 2. 测试训练列的取值设置是否符合要求？
     取值完全符合官方要求。Vertex AI AutoML表格模型的拆分列标准可接受取值就是TRAIN、VALIDATE、TEST三个，你设置的大小写匹配的字符串取值是合规的。
• 3. 没有使用pd.Categorical显式声明该列为分类类型，会不会有影响？
     通常不会产生影响。Vertex AI后端导入数据时，会自动识别取值为固定三个拆分标识的object字符串列为分类类型，满足方法对列类型的要求。如果是通过本地pandas数据集直接导入到Vertex AI的场景，建议提前显式转换为pd.Categorical类型降低类型识别错误的概率；只要你当前可以正常调用拆分列设置接口，就说明类型识别没有问题，不会影响后续训练。
• 4. 测试训练列中是否需要包含VALIDATE取值？
     需要。AutoML训练过程中需要验证集完成早停、超参数优化等逻辑，避免模型过拟合。如果拆分列不包含VALIDATE取值，Vertex AI会默认从训练集中自动拆分一定比例的数据作为验证集，官方规范要求手动指定拆分列时必须包含三类取值，你提前设置VALIDATE的做法是合规的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scott lucas