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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结果。 可选特征：展示当前数据的所有特征信息。 已选特征：展示用户在“可选特征”中勾选出的所有特征，支持删除已选特征。 在“可选特征”框中勾选需要显示的特征列。 同时包含下述操作： 单击图标，通过设置“列区间”、“列关键词”、“数据类型”、“数据质量”，快速查找特征列，如图2所示。

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375621631 注意由于这是新产生的业务数据，企业A并不知道这些用户是否是高价值用户，因此没有label用户标签字段。 表2 大数据厂商B的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 大数据厂商数据特征 bigdata_all

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该页面包含“用户特征”、“物品特征”、“正向行为类型”和“负向行为类型”等信息，具体描述请参见表1。 图1 确认特征抽取 表1 确认特征参数 参数名称 说明 用户特征 列表中展示抽取的用户特征和参数类型。您可以根据业务需求单击增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征

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多云多活的客户群体有哪些？具有什么样的客户特征？ 首先多活容灾方案是水平方案，不会去选择用户。只是当前方案还不适合大规模推广，如果客户有诉求，可直接在华为云官方网站咨询或者找华为云一线销售咨询。 父主题： 多活容灾方案相关问题

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清空截取的图表图形。 单击右下方“保存至特征工程”可将绘制的图表保存至JupyterLab环境编辑区域。 特征分析（特征选择） 特征选择就是使用算法对特征进行相关性分析，根据结果从众多特征中剔除不重要的特性，从而保留重要的特性。 当前系统支持如下两种特征选择方法： 过滤法(Filter)

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。 表13 参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名 策略显示名称，由中文、英

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； 根据预览选择是否需要反向； 单击“确定”完成此次操作。 图3 结束配合 装配体环境编辑零件 在装配体中可以对零件生成或编辑特征，编辑时可以看到新特征在装配中位置。 使用说明 右键单击零件，选择【编辑零件】，或选中零件后单击装配工具栏中的【编辑零部件】。 单击后自动打开零件工具

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用户可以通过复制已有的架构来快速创建新的业务架构，复制的业务架构会继承原始架构的实体、关系及特征。 前提条件 已创建业务架构。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，

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classifier_label_index_col - 目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_col

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PP备案，备案期间APP可正常使用。如您的APP在2024年3月31日前仍未完成备案，将会面临下架的风险。 如您在2023年9月1日后，有新的APP在分发平台申请上架，或历史下架的APP需重新申请上架，需先完成APP备案后APP才可正常使用，并申请应用上架。 APP备案前准备 已

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派生 概述 “派生”节点用于在数据集中生成任意可行的新属性字段，对现有数据的某个属性操作，例如2*某个属性、两个属性乘积等，允许用户自定义生成属性名称，并将生成的新属性字段添加到原数据集中。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，

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288维特征。 数据中心训练数据集 提供用于数据中心场景AI模型训练的数据，包括数据中心制冷系统、硬盘等设备的运行状态等数据。 场景案例 DC硬盘故障检测：通过对老化硬盘和新硬盘的关键参数对比，实现提前30~45天故障预测，确保硬盘数据不丢失。提供1个训练集，24维特征。 DC

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classifier_label_index_col - 目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_col

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某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。 表4 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称

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势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏、某运输行业大数据平台、数据中心云监控。 预览 用户可以预览数据大屏的即时数据，及时了解数据大屏的呈现效果。 发布 用户开发完成一个数据大屏后，通过发布功能向其他用户分享即时的或历史版本的数据大屏。

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流转流通，又生成新的数据，汇聚成数据的海洋。 数据的产生、加工融合、流转流通，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系。我们借鉴人类社会中类似的一种关系来表达数据之间的这种关系，称之为数据的血缘关系。与人类社会中的血缘关系不同，数据的血缘关系还包含了一些特有的特征： 归属性：一般来

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine

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Manager的策略设置为static，允许为节点上具有某些资源特征的pod赋予增强的CPU亲和性和独占性。用户如果直接在E CS 控制台对CCE节点变更规格，会由于变更前后CPU信息不匹配，导致节点上的负载无法重新拉起，也无法创建新负载。 更多信息请参见Kubernetes控制节点上的CPU管理策略。

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