在SageMaker上如何使用parquet格式数据训练分类器？
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【以下的问题经过翻译处理】 在使用SageMaker处理parquet数据用于训练时，哪种parquet数据加载比较好呢？是ml-io？还是pyarrow？有没有相关的例子可以参考呢？我想要训练分类器，比如逻辑回归、XGBoost或自定义的TF。
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中文 (简体)
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【以下的回答经过翻译处理】 XGBoost作为框架容器（v0.90+）可以读取Parquet进行训练。有效格式类型的完整列表包括CSV、LIBSVM、PARQUET、RECORDIO_PROTOBUF。
此外： 通过Uber Petastorm可以将Parquet读取为Tensorflow、Pytorch和PySpark输入。由于XGBoost接受numpy，您可以使用上述PyArrow从PySpark转换为numpy/pandas。
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