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ML Features
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特征存储 vs. Gold Data Products：ML 特征存储之争
本文探讨了在数据架构中机器学习特征应存放在何处的争论。文章对比了“特征存储”和“Gold Data Products”的概念，强调了它们在 MLOps 数据管理中的不同承诺和实际影响。文章旨在引导读者了解这一常见的架构讨论。
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数据库模式更改会悄无声息地增加机器学习模型特征
生产机器学习管道中一个常见但常被忽视的问题是由于数据库模式更改引起的“基数爆炸”。当表被规范化或添加新的关系表时，连接（joins）会意外地成倍增加行数，导致特征膨胀或收缩。这种失真会导致机器学习模型做出极其不准确的预测，正如一个收入预测模型所示，该模型在数据库规范化冲刺后开始预测的收入是实际收入的五倍。文章建议在模式更改影响特征管道之前，使用合成数据库来测试连接基数。