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

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筛选出有价值的特征列。将卡方值由小到大排序，筛选出TOPN的特征列： 特征列与标签列之间的偏离程度越大，卡方值越大，说明特征列与标签列不符 特征列与标签列之间的偏离程度越小，卡方值越小，说明特征列越接近于标签列 如果特征列与标签列完全相等，卡方值为0，说明特征列与标签列完全符合

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。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

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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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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

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OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的 数据仓库 中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内

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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

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特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理

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signature_type 是 String 特征类型。 最小长度：1 最大长度：150 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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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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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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APP特征信息无效 整改通知： 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因： 出现此情况，可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议： 请参考变更备案，填写新的APP公钥或MD5值，确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题： APP信息

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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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数据源中抽取出来，进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP

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行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。 实时数仓（单机部署）不支持分布式模式，因此不支持扩缩容、逻辑集群、资源管理等操作。 实时数仓

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓和实时数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 标准数仓（DWS 2.0）规格

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