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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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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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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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 配置AR下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置站点接入WAN侧网络的链路 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AP接入Internet并注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、防火墙的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置防火墙接入Internet并注册上线 配置防火墙下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 配置AR下挂到的设备注册上线 父主题：

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开局部署 本案例中云管理平台、防火墙的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置防火墙接入Internet并注册上线 配置防火墙下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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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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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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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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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： LANWAN融合-核心交换机+接入交换机+AP+随板AC+HubSpoke组网

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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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AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： LANWAN融合-核心交换机+接入交换机+AP+独立AC+HubSpoke组网

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