。 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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"failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 特征管理

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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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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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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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叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。

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ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 方案概述

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取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 父主题： 产品介绍

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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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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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会推荐使用深度学习算法，建议选择大规格“8核|32G”，否则模型训练时长会达到1小时。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。 单击“创建”，等待Jupyterlab环境创建完成，约需要2分钟。 等待Jupyterlab环境创建完成后，单击特征工程所行，对应操作列的图标。 进入J

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config_file_path String 配置文件地址 最小长度：0 最大长度：256 auto_generate_data Boolean 是否自动生成数据，即纵向联邦学习样本对齐之后的流程是否使用样本对其结果自动过滤。 ext LocalDatasetExtEntity object

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON

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隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0

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隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 structure_l2_regularization 否 Double 结构化部分L2正则化系数。 最小值：0

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用户连续类型特征统计。 user_str_feature_report Array of StrFeatureReport objects 用户单值离散值类型特征统计。 user_strArray_feature_report Array of StrFeatureReport objects

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