您何时在 SageMaker 训练作业中指定目标变量？答案

【问题标题】：When do you specify the Target variable in a SageMaker Training job?您何时在 SageMaker 训练作业中指定目标变量？
【发布时间】：2023-03-10 08:45:01
【问题描述】：

我正在尝试按照本教程创建机器学习算法：Get Started with Amazon SageMaker

除非我错过了教程中的某些内容，否则我没有找到任何指定目标变量的步骤。有人可以解释我们在使用 SageMaker 内置算法创建 ML 模型时在何处/何时指定目标变量吗？

非常感谢！

【问题讨论】：

我同意，完全不直观。它不应该是 Olivier 在下面发布的 link to SageMaker XGBoost 中教程底部的“注释”。 * For CSV training, the algorithm assumes that the target variable is in the first column and that the CSV does not have a header record. * For CSV inference, the algorithm assumes that CSV input does not have the label column.

【解决方案1】：

这取决于您在 SageMaker 中使用的科学范式 :)

SageMaker 内置算法都有自己的输入规范，在他们各自的文档中描述。例如，对于 SageMaker Linear Learner 和 SageMaker XGBoost 假定目标成为第一列。
使用自定义代码，例如自带 Docker 或 SageMaker 框架容器（用于 Sklearn、TF、PyTorch、MXNet），因为您是编写代码的人，您可以编写任何类型的逻辑，并且目标可以是数据集的任何列。

【讨论】：

【解决方案2】：

经过一番研究，我找到了答案。如果您使用的是从 S3 存储桶中提取的 CSV 文件，则假定目标变量位于第一列。

如果您需要更多详细信息，可以查看这部分 AWS 文档：

【讨论】：