特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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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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，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 可根据“任务名称”“场景名称”“信号名称”，搜索任务。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数

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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员才能使用这些函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端的当前查询。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程发送一个

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员才能使用这些函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端的当前查询。 返回值类型：boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程发送一个

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 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 参数

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数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 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JupyterLa

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海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等，从而实现中、英文以及数字的混合识别。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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如何检测NB网络信号？ 发送指令AT+CSQ命令查询NB信号强度。 返回值为+CSQ：<rssi>,<ber> rssi越大，表示信号越强。信号强度和rssi换算公式为：信号强度=113dBm+(rssi*2) rssi=0，表示信号非常差。 rssi=31，表示信号质量非常强。 rssi=99，表示没有信号。

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器线程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端线程

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器线程发送控制信号。仅系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端线程发

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