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线性特征重要性
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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 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 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。
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数据安全
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数据安全
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数据安全 安全化数据库安装与配置 规则1：数据库安装使用单独的账号，安装账号不能用作业务使用，业务账号需单独申请。 规则2：数据库只安装必需的组件，并采用独立的分区安装，最小化安装目录权限。 最小化数据库账号权限 规则1：对数据库账号权限与功能分离，最小化各种账号的权限。 规则2
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数据安全
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数据安全
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据并定位其来源。用户可以通过统一的视图总览敏感数据的分布状况。在新建规则中，可以根据企业安全策略，选择相应的密级，并通过正则表达式设置识别规则。 图3 敏感数据发现 对创建好的规则，可以对其进行启用、停用等操作。 图4 敏感数据发现2 敏感数据的扫描任务可以同时按照多个规则进行扫
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随机森林回归特征重要性
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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node
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数据安全运营
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数据安全API
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决策树回归特征重要性
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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node
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随机森林分类特征重要性
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- 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain
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数据安全简介
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安全合规。 功能模块 数据安全包括： 数据密级 对数据进行等级划分，方便数据的管理。 数据分类 基于数据密级，可以进行数据分类，来有效识别数据库内的敏感数据。 脱敏策略 基于数据分类，可以通过创建脱敏策略，实现数据资产的脱敏和隐私保护。 父主题： 数据安全（待下线）
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管理数据安全
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数据安全运营
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数据安全概述
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管理服务器重要性
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数据安全类
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数据安全中心
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SK，找到原来已下载的AK/SK文件，文件名一般为credentials.csv。 描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 删除资产授权 添加资产授权 查看资产列表 编辑资产名称 开启/停止脱敏任务 查询脱敏任务执行列表 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本）
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什么是数据安全审计
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什么是数据安全审计 用户所有对数据的读取、修改、删除、销毁等动作，都会记录在数据安全审计中。数据安全审计人员会定期审计用户数据操作。确保用户数据操作都是合法合理合规的。 父主题： 安全审计
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数据安全与隐私
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数据安全治理维度
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数据删除是一种逻辑删除技术，为保证删除数据的不可恢复，一般会采取数据多次的覆写、清除等操作。 隐私计算通过实现数据的可用不可见，从而满足隐私安全保护、价值转化及释放。 人员能力 数据安全治理离不开相应人员的具体执行，人员的技术能力、管理能力等都影响到数据安全策略的执行和效果。因此，加强对数据安全人才的培养是数据
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数据安全性
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