挖掘模型中的非键列必须设置为PredictOnly

是指在数据挖掘模型中，非键列（也称为特征列）是指与预测目标无关的列，而键列是指与预测目标相关的列。在建立数据挖掘模型时，为了提高模型的准确性和效果，需要将非键列设置为PredictOnly。

设置非键列为PredictOnly的主要目的是避免将与预测目标无关的信息引入模型中，从而减少模型的复杂性和噪声干扰，提高模型的预测能力和可解释性。通过将非键列设置为PredictOnly，模型在训练和预测过程中将忽略这些列的信息，仅关注与预测目标相关的键列。

这种设置在数据挖掘任务中非常常见，特别是在分类和回归问题中。例如，在一个预测房价的模型中，非键列可能包括房屋的颜色、装修风格等与房价无关的特征，而键列可能包括房屋的面积、地理位置等与房价相关的特征。通过将非键列设置为PredictOnly，模型可以更准确地预测房价，避免受到无关特征的干扰。

对于挖掘模型中的非键列设置为PredictOnly，腾讯云提供了一系列相关产品和解决方案。例如，腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以灵活设置非键列为PredictOnly。此外，腾讯云的数据挖掘服务（https://cloud.tencent.com/product/dm）也提供了数据挖掘模型的构建和优化功能，可以帮助用户有效设置非键列为PredictOnly，提高模型的预测能力。

总结起来，挖掘模型中的非键列必须设置为PredictOnly是为了提高模型的准确性和效果，避免引入与预测目标无关的信息。腾讯云提供了相关产品和解决方案，可以帮助用户灵活设置非键列为PredictOnly，并构建高效的数据挖掘模型。