缺陷。 风险评估 用户可以在风险评估界面中，配置“质量属性评估”和“风险分析”信息，也可以自定义模块输入相关报告信息。 质量属性评估 在顶部选择测试类型，单击文本框区域，输入评估信息，单击“保存”完成创建。 风险分析 用户可以根据测试进展评估风险，单击文本框区域，输入风险分析的信息，单击“保存”完成创建。

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评估训练结果 训练作业运行结束后，ModelArts可为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。

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租户首次使用互联网暴露面风险监测功能时，可以单击页面右上角的“操作指引”了解使用流程。使用互联网暴露面风险监测功能必须对公网IP进行授权，不支持对未授权的公网IP进行风险评估。 只有边界防护与响应服务专业版套餐才包含互联网暴露面风险监测功能。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“ > 我的服务 > 边界防护与响应”。

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规则评估结果 当触发规则评估后，会生成相应的评估结果（PolicyState）。 使用JSON表达式来表示一个评估结果，如表1所示。 表1 规则评估结果-JSON表达式格式 参数 定义 说明 domain_id 账号ID 用于区分用户。规则评估结果的domain_id不会为空。 resource_id

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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top

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删除评估项目 删除项目不可恢复，请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除，其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移

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创建风险 单击“确定”，风险创建成功后，如图3所示。 图3 新建的风险 反馈风险措施（自动识别和人工创建的风险均可操作）。 如图4所示，在“风险管理”页面中，单击风险“风险措施”列的“待反馈”，弹出的“风险措施”页面。 图4 进入反馈风险措施 如图5所示，在“风险措施”页面，输入风险措施，上传附件。

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显示用户开启基础版防护、企业版防护、旗舰版防护和未开启防护的服务器的数量。 单击“全部开启”，可跳转到云服务器列表，对未开启防护的服务器开启防护。 安全风险趋势 图3 安全风险趋势 可显示最近7天、近30天的安全风险趋势。 表1 安全风险趋势说明 风险分类 风险事件 资产风险 帐号信息 开放端口 进程信息 Web目录

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合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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、多云数据中心基础架构中服务器工作负载的独特保护要求。 简而言之，SA是呈现全局安全态势的服务，HSS是提升主机和容器安全性的服务。 服务功能区别 SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、

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dataframe”下SX和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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查看风险操作信息，相关参数说明如表1所示。 在列表右上方“全部风险等级”下拉列表框中选择风险操作的等级，或输入风险操作名称的关键字，可以搜索指定的风险操作。 表1 风险操作信息参数说明 参数名称 说明 名称 风险操作的名称。 分类 风险操作的类别。 特征 风险操作的特征。 风险等级

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在容器列表上方搜索框中输入“有风险”并单击，筛选有安全风险的容器。 在目标风险容器所在行的“操作”列，选择需要执行的处置操作。 对于集群容器支持杀容器操作，对于单机容器支持隔离、暂停、杀容器操作。 仅有中危及以上风险的容器支持处置操作，您可以将鼠标滑动至目标风险容器所在行的安全风险列，查看安全风险分布。

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结合税局对集团公司税务风险防御系统建设的要求，设计符合税务风险防范的指标及模型，建立税务风险指标库，并实时更新，定期对涉税风险指标进行评估，对产生风险的指标自动预警，对风险产生的原因从粗到细对数据层层分析，找出产生风险的关键成因，并对指标评估存在的风险和日常工作存在的风险事项发起及下达，根据风险影响

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创建评估项目 功能介绍 创建评估项目。评估项目分2个阶段：采集、评估。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/evaluation-projects

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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触发规则评估 操作场景 触发规则评估的方式包括自动触发和手动触发。 自动触发 新创建一个合规规则时，会触发此规则的评估任务。 合规规则更新时，会触发此规则的评估任务。 合规规则被重新启用时，会触发此规则的评估任务。 当触发类型为“配置变更”时，合规规则范围内的资源发生变更，则会将该规则应用到此资源上，进行评估。

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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多分类评估 概述 对多分类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 多分类的评估指标：准确率、混淆矩阵 参数说明 参数 子参数 参数说明

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创建评估项目 评估项目概述 源数据库准备和授权 步骤一：创建评估项目 步骤二：确认目标数据库

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