我想知道在Azure机器学习工作室中，feature numeric和numeric列之间有什么区别。

根据文档网站的说明：

因为所有列最初都被视为特征，对于执行数学运算的模块，您可能需要使用此选项来防止数值列被视为变量。

但仅此而已。没有说明什么是特征，需要在哪些模块中使用特征。什么都没有。

我特别想了解在edit metadata模块的fields中的clear feature下拉选项是否有任何效果。有人能给我一个场景，来说明这个clear feature操作如何改变机器学习的结果吗？谢谢

根据文档，它应该是有效果的：

如果您想改变Azure机器学习在模型中使用数据的方式，请使用Fields选项。

但这种效果会是什么呢？任何例子都可能有帮助

回答：

正如您所怀疑的，将一列设置为feature确实是有效果的，而且实际上非常重要——在训练模型时，算法只会考虑带有feature标志的列，有效地忽略其他列。

例如，如果您有一个数据集，包含Feature1、Feature2和Label列，并且您只想尝试Feature1，您将对Feature2列应用clear feature（当然要确保Feature1已经设置了feature标签）。