离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等和每个离散值对应的gini，entropy指标，方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

查看更多 →

多区域客流分析技能 技能描述 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 本技能支持： 根据业务需求划定区域，只统计固定区域内的客流，技能返回区域内客流的统计信息和坐标信息。 绘制客流统计线，对人形经过该线的人数进行统计，返回客流统计信息。

查看更多 →

选择对应的数据集，单击操作列的“更多 > 数据特征”，进入数据集概览页的数据特征页面。 您也可以在单击数据集名称进入数据集概览页后，单击“数据特征”页签进入。 由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框

查看更多 →

人脸客流统计技能 技能描述 智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对进入门店的人形进行抓拍，并自动筛选出此人进店过程中尺寸、清晰度、角度最佳的人脸和对应的原图上传至您的后台系统。 结合云上人脸识别服务（Face Recognition，简称

查看更多 →

数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

查看更多 →

特征选择 删除列 删除特征列的场景有很多，例如：两个特征呈线性变化关系，为减少模型训练的开销，删除其中一个特征列。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 特征选择 > 删除列”，界面新增“删除列”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

查看更多 →

特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

查看更多 →

行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 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。 保留已有宽表

查看更多 →

RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

查看更多 →

特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

查看更多 →

检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”，保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”，执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列，按照样本数据行的维度，通过求和、求均值，构造出新的特征列。例如，两个特征列ID1（2

查看更多 →

。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密

查看更多 →

您也可以在单击数据集名称进入数据集概览页后，单击“数据特征”页签进入。 由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“特征分析”。 图1 选择特征分析 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。

查看更多 →

特征清除 导入的模型有时会包含不必要的特征，如表面压印、棱边圆角和螺栓孔等，删除这些特征并不会对仿真结果产生太大影响，反而这些特征的存在会增加仿真复杂度，徒增求解时间，因此有必要清除这类特征来简化模型。 操作步骤 提供如下5种特征检测方法： 手动：手动选择要删除的特征。 面孤立特

查看更多 →

筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

设备能力集 释义 ptz 云台控制能力 talk 对讲能力 localstorage 本地存储能力 flowstatis 客流统计能力 intelligent 智能分析能力 cloudstorage 云端录像能力 alarmvoice 报警声音能力 brotate 画面旋转能力 mediaencryptgcm

查看更多 →

预置商用技能 预置商用技能简介 人脸检测技能 多区域客流分析技能 车牌识别技能 安全帽检测技能 人脸客流统计技能 车型车标技能 父主题： 技能市场

查看更多 →

人脸检测技能：面向智慧商超的人脸采集技能。 多区域客流分析技能：面向智慧商超的客流统计技能。 车牌识别技能：面向智慧商超的车牌判断技能。 安全帽检测技能：面向智慧园区的安全帽检测技能。 人脸客流统计技能：面向智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。 车型车标技能：面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。

查看更多 →

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。

查看更多 →