征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

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媒资推荐场景中，通常对实时性要求比较高，用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。

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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。 M

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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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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而用极少的几个特征来涵盖大部分的数据集信息。主成分分析认为，沿某特征分布的数据的方差越大，则该特征所包含的信息越多，也就是所谓的主成分。适用于线性可分的数据集。 KPCA：基于核函数的主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同，只是需要先升维再进行投影，因为有些非线性可分的数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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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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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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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TI CS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数

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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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导致定位的偏差。 定位本身也有一定精度范围随机误差，从几十米到上公里都是正常的情况，所以有时候看到定位结果有一定偏差，这也是为什么有时候您会看 到您的位置并没有变化，但是定位位置却总在小范围的跳动的原因。 如果使用GPS定位，相对来说是定位比较精确的方式，但受限制一般只能在室外使

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习

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单击“创建”，界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”，即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工程目录

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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。 最小长度：1 最大长度：50 entity_urn

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