特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象pipeline_model来计算特征重要性 random_forest_classify_model 参数可选，如果含有该参

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模型训练服务的操作流程简介及访问服务的流程 操作流程 访问训练平台 熟悉模型训练服务中数据集、特征工程、模型训练、及模型管理相关操作 项目创建 数据集 特征工程 模型训练 模型管理 在线对训练模型进行测试验证 模型验证 模型发布成服务后，在线验证模型推理效果 云端推理框架 父主题： 用户指南

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、

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Signature Link：特征联接，指在实体和特征之间建立联接。 ABM元模型引擎中构建的一个MOF M1层元模型，命名为FabricSample元模型，用于阐述上面的六要素的概念。此M1层元模型包括： 两个实体：Actor、 BusinessDataObject。 一个特征：Digital

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“FiBiNET”算法新增限制： 特征方必须要有两个及以上离散特征，连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征，如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项，勾选后可以跳过特征分箱，直接进行训练。

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。 典型场景： 数据仓库 是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 发布区域：全部 数据仓库与普通数据库的区别？

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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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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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AI算法模型的数据特征维度21~50的场景，提供客户管理和数据情况调研服务，完成项目规格设计，根据数据模板完成数据分析与整理。 工业生产优化规划与方案设计服务-企业版 对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系数，适用于AI算法模型的数据特征维度50~100的场景，提供

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练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以

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57维特征。 跨域训练数据集 提供用于跨域场景AI模型训练的数据，包括视频体验相关的端到端数据集合。 场景案例 视频优化：基于视频终端（STB）的KPI、KQI、告警等数据的分析，建立视频质差预警模型，提升视频故障处理效率，实现视频体验提升。提供3个训练集，共128维特征。 父主题：

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特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，界面所有特征操作执行完成后，单击“执行”时，系统自动将特征操作流应用于数据集全量数据，生成经过特征处理的数据集，供模型训练使用。用户在单击“执行”时，可以在“执行”对话框中，选择其他

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单击界面左下方的“模型训练”，界面新增“模型训练”内容。 单击“模型训练”左侧的图标，进行模型训练。 这里会使用data数据集和推荐的算法进行模型训练，代码运行完成后，会生成KPI时序预测模型并保存。 单击“模型训练”左下方的“模型评估”，新增“模型评估”内容。 单击“模型评估”左侧的图标，进行模型评估。

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法得到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象来计算特征重要性 decision_tree_regressor_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的决策树回归模型对象来计算特征重要性

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设备导入License后，特征库无法升级 问题描述 设备导入License后，需要将AV和IPS特征库升级到最新版本，进入“系统 > 升级中心”，单击“立即升级”执行特征库升级，提示“升级 服务器 域名解析失败，请检查配置或网络”，特征库升级失败。 可能的原因 设备不能连接公网，无法连接到升级中心。

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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