。 图5 特征工程服务 单击“Publish”，将特征工程发布成服务。 发布成功后，会弹出成功提示框，单击“OK”。 在菜单栏中，单击“特征工程”，进入“特征工程管理”界面。 单击“已发布服务”页签，查看特征工程服务，如图6所示。 图6 特征工程服务 单击特征工程服务行对应“操作”列的图标。

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排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“特征工程”页签，单击上方“创建”，进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称：请以“ETL-”开始，只能由字母、数字、中

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。 特征工程服务：将优质的特征工程发布成服务，用户可以直接调用该服务，对具备完全相同特征的数据进行特征处理。 特征工程任务：调用特征工程服务的过程。用户在调用特征工程服务的时候，需要基于特征工程服务新建任务。 特征工程管理页面 “特征工程”页面分为两个页签：特征处理工程和已发布服务。

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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6 JupyterLab预置的算子，主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。 7 算法工程操作编辑区域。算法工程操作的主文件为后缀名称是“ipynb”的文件。 新建算法工程 用户创建特征工程时，系统默认在特征工程中，为用户创建了同名的算法工程，如果需要在当前特征工程中，创建多个算法工程，可参考下述步骤操作。

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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叠。示例： [ { "period_name": "young", "lower_limit": 0.0, "upper_limit": 18.0 } ,{ "period_name": "mid", "lower_limit": 18.0, "upper_limit": 60.0

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JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称，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 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征，

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2020-07-16 Jupyterlab优化，对应特征工程章节截图更新。 模型训练界面优化，对应模型训练章节截图更新。 2020-06-30 模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后，生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发布成在线推理服务，进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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