特征规则引擎 更多内容
  • 规则引擎

    规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题: 设备集成指导

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  • 规则引擎

    规则引擎 规则管理 规则日志 父主题: 实施步骤

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  • 规则引擎

    规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题: 设备集成API

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  • 规则引擎

    规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题: 设备集成API(V1)

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  • 规则引擎

    规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 异常数据转发目标 设备联动

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  • 特征选择

    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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  • 规则引擎介绍

    规则引擎介绍 规则引擎是指用户可以在物联网平台上对接入平台的设备设定相应的规则,在条件满足所设定的规则后,平台会触发相应的动作来满足用户需求。包含设备联动和数据转发两种类型。 设备联动 设备联动指通过条件触发,基于预设的规则,引发多设备的协同反应,实现设备联动、智能控制。目前物联

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  • 筛选特征

    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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  • 特征操作

    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

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  • 特征画像

    。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

    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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  • 创建规则引擎源端

    创建规则引擎源端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎源端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/sources 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id string

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  • 特征工程

    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。

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  • 特征工程

    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

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  • 特征操作接口

    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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  • 特征工程

    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 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

    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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  • 特征工程简介

    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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  • 创建特征工程

    创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程,对数据集执行特征操作;也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例,操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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