Python 何时在SageMaker培训作业中指定目标变量？

我正试图根据本教程创建一个机器学习算法：

除非我在教程中遗漏了什么，否则我没有找到任何指定目标变量的步骤。有人能解释一下在使用SageMaker内置算法创建ML模型时，我们在何处/何时指定目标变量吗

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非常感谢

经过一点研究，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AWS文档的这一部分：

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这取决于你在SageMaker中使用的科学范式：）

• SageMaker内置算法都有其输入规范， 在各自的文档中进行了描述。比如说, 目标是假定的 作为第一列
• 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，所以您可以编写任何类型的逻辑，目标可以是数据集的任何列

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我同意，完全不是凭直觉。它不应该是Olivier在下面发布的教程底部的“注释”。*

对于CSV培训，算法假设目标变量位于第一列，并且CSV没有标题记录。

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对于CSV推断，算法假设CSV输入没有标签列。