提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\ / : * ? " < > |，长度要求在1~128之间。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容

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什么是 数据仓库 ？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库

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为什么要使用数据仓库？ 现状和需求 大量的企业经营性数据（订单，库存，原料，付款等）在企业的业务运营系统以及其后台的（事务型）数据库中产生的。 企业的决策者需要及时地对这些数据进行归类分析，从中获得企业运营的各种业务特征，为下一步的经营决策提供数据支撑。 困难 对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问，

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一一进行对比介绍。 什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定公网IP DWS集群运维时间窗检查 父主题： 系统内置预设策略

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择去重的时间周期，可选天、周、月。默认为“天”。 周一是第一天：行为数据按周去重，是否周一是第一天。 如果选择否， 则认为周日是第一天，保留每个时间区间内的一条最新数据。 训练集测试集划分方式 数据划分方式按时间比例或个数比例划分训练集测试集。 “时间比例”：将全部数据的时间跨度

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。

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互联网数据是通过网站开放的API接口或网络爬虫来自动获取的。获取互联网数据需要先获得数据使用权，然后通过合法渠道获取数据。网络爬虫只能获取网站上公开的、不涉及版权和商业侵权的数据。 公有云存储中的数据自动入湖 数据接入提供基于公有云的数据迁移能力，支持对接公有云不同的存储服务和数

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创建数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。

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- 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain

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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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行级访问控制特性是将数据库访问控制精确到数据表行级别，使数据库达到行级访问控制的能力。不同用户执行相同的SQL查询操作，读取到的结果是不同的。即同一张表，不同用户只能查看自身相关的数据信息，不能查看其他用户的数据信息。 发布区域：全部 行级访问控制 数据脱敏 大数据时代中数据蕴藏的巨大价值

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录，供用户查看、获取。

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