序的数字签名，以确保应用程序的完整性和真实性。 备案时，在鸿蒙平台中填写证书中的公钥。 签名MD5值 签名 MD5 值是指应用程序在发布到应用商店之前，由开发者使用签名证书对应用程序进行数字签名后所得到的 MD5 值。 APP 特征信息中的 MD5 值，指的是 APP 证书的数字指纹值。

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域名 的相关概念 泛域名 泛域名是指带1个通配符“*”且以“*.”开头的域名。 例如：“*.a.com”是正确的泛域名，但“*.*.a.com”则是不正确的。 一个泛域名算一个域名。关于泛域名的匹配关系，请参考泛域名证书支持哪些域名？。 普通域名 普通域名是相对泛域名来说的，是一个具体的域名或者说不是通配符域名。

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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。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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查看域名基本信息及其服务状态 操作场景 您可以通过控制台查看到当前帐号中管理的所有域名，以及域名当前的服务状态。 域名当前的服务状态，可以帮助您判断是否需要进行下一步操作。 当前帐号下的所有域名，包括： 通过当前帐号注册的域名 从第三方域名注册商转入的域名 从华为云其他帐号转移的域名

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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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而用极少的几个特征来涵盖大部分的数据集信息。主成分分析认为，沿某特征分布的数据的方差越大，则该特征所包含的信息越多，也就是所谓的主成分。适用于线性可分的数据集。 KPCA：基于核函数的主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同，只是需要先升维再进行投影，因为有些非线性可分的数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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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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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；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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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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域名注册的是几级域名？ 用户通过华为云或者第三方域名注册商可以注册一级域名，且注册成功后拥有该一级域名所有子域名的管理权。 例如： 如果域名后缀为“.com”，则注册的完整域名是“example.com”，并拥有“example.com”所有子域名的管理权。 如果域名后缀为“.com

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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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得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。

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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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指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象中包含各个特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio指标 output output_enum_value_table 指向一个pyspark的Dat

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Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和除以属性总数，这里的属性指的都是category的属性。 AVF score值越小，样本越异常。

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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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特征异常平滑 概述 特征异常平滑算子用于将数据中的异常数据平滑到一定的区间，可选择采用箱线图、阈值、百分位和z-score的方法确定平滑区间。 z-score方式：计算所需要平滑的特征的均值mean和标准差std，并引入置信因子cl 平滑区间上界： 平滑区间下界： min-max

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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 特征操作接口 父主题： 应用模型

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