POST方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的POST方法时使用 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 /v2/{project_id

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PUT方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PUT方法时使用 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 PUT /v2/{project_id}/e

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AiEngine端所部署的host 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。

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DELETE方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的DELETE方法时使用 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 DELETE /v2/{proj

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新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

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在“特征操作流总览”区域会新增一个“选择特征”节点。 卡方检验 卡方检验通过计算数据集的特征列和标签列之间的偏离程度（即卡方值）筛选出有价值的特征列。将卡方值由小到大排序，筛选出TOPN的特征列： 特征列与标签列之间的偏离程度越大，卡方值越大，说明特征列与标签列不符 特征列与标签列之间的偏离程度越小，卡方值越小，说明特征列越接近于标签列

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果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

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按面积占比统计框数量的分布 Area Ratio of Bounding Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。

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几何工具栏选择“几何前处理 > 特征清除”。 在弹出的“特征清除”对话框中，单击“方法”选择“腔体检测”。 设置“腔体尺寸”，即检测腔体的对角线最大值。 在“目标对象”中拾取要检测的实体对象。 单击“检测并添加到待删除”，待检测完成后，即将被删除的面会自动添加到“待删除”中，待删除的面在模型空间中会高亮显示。

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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 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 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，若源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。 鼠标右键单击读取数据算子，选择“设置参数”，如图5所示在右侧滑出的参数设置窗口填写输入路径， 例如“/home/ma-user/work/.ml-workspa

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会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据和数据预处理，是 可信智能计算 服务的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面，选择对应连接器（连接器管理中已建立完备），将需要共享的数据发布至空间侧

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AiEngine端所部署的host 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。

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选择合适的镜像 Alpine容器镜像内置的musl libc库与标准的glibc存在以下差异： 3.3版本及更早版本的Alpine不支持search参数，不支持搜索域，无法完成服务发现。 并发请求/etc/resolve.conf中配置的多个DNS服务器，导致NodeLocal DNSCache的优化失效。

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建任务的方式，分别生成经过特征处理的数据集。 下述操作以故障硬盘训练集的操作为例，进行操作说明。 在JupyterLab环境编辑界面，单击“Harddisk.ipynb”页签下方的图标，保存算法主文件的所有操作。 在将特征工程发布成服务前，请先保存算法主文件，否则会导致特征工程服务异常，无法正常调用。

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得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。

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项目ID，获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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false kv_delimiter 是 当输入数据为稀疏格式时，kv对之间的分隔符 ":" item_delimiter 是 当输入数据为稀疏格式时，key和value之间的分隔符 "," sparse_feature_list 否 稀疏格式的特征名称 "" 样例 数据样本 f1

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Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和除以属性总数，这里的属性指的都是category的属性。 AVF score值越小，样本越异常。

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