strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表，记录这张样本分给了哪些团队成员，用于团队标注。

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Count 总的采样次数。 Average Active Sessions 平均活跃会话数。 Boundary Time 内存中样本和磁盘样本的分割时间点。 Data Source 生成ASP报告的样本中，来自内存中的样本数和来自磁盘上的样本数。 表2 System Load信息 列名称

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提示“OBS service Error Message”信息时，表示是由于OBS权限导致的问题，请参考如下步骤排除故障。如果界面错误提示不包含此信息，则是因为后台服务故障导致，建议联系华为云技术支持。 检查当前账号是否具备OBS权限。 如果当前账号是个IAM用户（即子账号），需

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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false：不覆盖已标注数据（默认值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 验收样本的总数目。 samples Array of DescribeSampleResp objects 验收样本的列表。 表5

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CCE集群支持添加ARM节点 负载均衡支持设置名称 4层负载均衡支持健康检查，7层负载均衡支持健康检查/分配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker

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false：数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”，表示限制OBS文件大小。 import_data Boolean 是否导入数据。可选值如下： true：导入数据 false：不导入数据 import_task_id

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Map<String,Integer> 删除原因统计信息。 description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值）

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列名组成的格式化字符串，例如： "column_a" "column_a,column_b" n_estimators - 基学习器的数量，默认为100 max_samples - 从数据集中抽取多少个样本来训练，支持"auto"、int类型、float类型 contamination - - max_features

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普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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false：数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”，表示限制OBS文件大小。 import_data Boolean 是否导入数据。可选值如下： true：导入数据 false：不导入数据 import_task_id

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com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGE LOG /CHANGELOG-1.13.md v1.11到v1.12的变化： https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1

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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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召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 样本数量。 samples Array of DescribeSampleResp objects 样本列表。 表4 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean

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。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 如果分割效果不好，建议检测图片标注，标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 通过

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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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