中软国际数据治理专业服务解决方案实践

宽度：该字段配置框的宽度，占页面宽度的比例。 问号提示：当该字段较难理解时，可通过配置“问号提示”告诉用户该字段的含义、如何配置等，可以设置为中文，也可以设置为英文。 设置后，页面该字段旁会有问号图标，单击后会显示配置的“问号提示”内容。 描述信息：设置组件的描述信息。 父主题：

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数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization

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禁用 禁用所有的多选框，按钮置灰无法选择 开/关 开/关 - √ 3 选项 手动配置需要做选择的选项 collapse新增选项框 - - √ 属性详解 默认值 默认值选项为“选项”属性配的值，且默认值可多选。 图1 多选框 选项 单击右上角的新增按钮，可新增选项。 “数据标识”，下拉选择“选项类型”（文本、数值、布尔）。

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RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源

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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization

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提示必填。 选项：下拉框可选择的选项内容。 支持编辑、删除已有选项。 支持自定义选项名和选项值，选项名和选项值默认是一样的。单击选项后的即可设置。 选项名：在页面所看到的内容就是选项名，选项列表显示的是选项名。 选项值：在组件对应数据表字段中保存的值。 支持单个添加和批量添加选项

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添加多选题 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“多选题”。 教师输入习题名称、题干选项（教师勾选的选项即为正确答案，教师也可以增加选项）、解析（可选），选择知识点（在下拉栏中单击+可以创建知识点）、习题难度，单击“确定”，完成单题创建。

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当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。

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修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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在“特征操作流总览”区域会新增一个“选择特征”节点。 卡方检验 卡方检验通过计算数据集的特征列和标签列之间的偏离程度（即卡方值）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

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果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

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几何工具栏选择“几何前处理 > 特征清除”。 在弹出的“特征清除”对话框中，单击“方法”选择“腔体检测”。 设置“腔体尺寸”，即检测腔体的对角线最大值。 在“目标对象”中拾取要检测的实体对象。 单击“检测并添加到待删除”，待检测完成后，即将被删除的面会自动添加到“待删除”中，待删除的面在模型空间中会高亮显示。

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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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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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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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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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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程目录

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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。 通用格式数据源根路径 通用格式生成所在的根目录，即用户提交初始初始用户画像-物品画像-标准宽表生成或基于行为数据的用户画像更新时所提供的结果保存路径。 行为起止日期 用户

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项目ID，获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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kv_delimiter 是 当输入数据为稀疏格式时，kv对之间的分隔符 ":" item_delimiter 是 当输入数据为稀疏格式时，key和value之间的分隔符 "," sparse_feature_list 否 稀疏格式的特征名称 "" 样例 数据样本 f1,f2,label

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