中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据的特征是 更多内容
  • 数据特征

    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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  • 数据特征分析

    Boxes 横坐标:目标框面积占比,即目标框面积占整个图片面积比例,越大表示物体在图片中占比越大。 纵坐标:框数量(统计所有图片中框)。 主要判断模型中使用anchor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分布 Marginalization

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  • 特征选择

    当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流名字。 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特征。 操作步骤如下所示。

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  • 修改数据源特征

    datasource_id String 数据源id。 project_id String 项目id,获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id String 工作空间id。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token String

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  • 特征操作

    在“特征操作流总览”区域会新增一个“卡方校验”节点。 信息熵 信息熵通过计算数据特征列与标签列之间相关性筛选出有价值特征列。相关性越大,信息熵越大;相关性越小,信息熵越小。将信息熵由到小排序,筛选出信息熵较大有价值特征列。 信息熵操作方法如下。 单击表头,选中一个特征列作为标签列。 选定列不同值数量不能超过100。

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  • 特征画像

    果右侧参数说明,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KPI对象数量,如设备或端口数目。 样本数 训练数据样本数。 采样率 采样频率,单位为秒。60含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期特性,给出评估的值。

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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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  • 筛选特征

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

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  • 特征转换

    特征转换 概述 将对应列数据乘以相应权重得到新列,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

    根据数据entitiesId获取数据特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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  • 特征工程

    单击“创建”,界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程“环境信息”中特征工程状态从“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”列图标,进入JupyterLab环境“Launcher”界面。 在左侧代码目录中,可以看到系统自动为用户创建特征工程同名算法工程目录

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  • 特征工程

    当上传数据特征有变化时,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用户画像更新时所提供结果保存路径。 行为起止日期 用户

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  • 特征操作接口

    项目ID,获取方法请参考获取项目ID。 instance_id String 实例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 String 模型包ID。 entity_type String 实体类别。 entity_urn

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  • 离散特征分析

    e类型对象,该对象中包含各个特征取值gini,entropy指标 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_cols 待分析特征名称 "" label_col 标签列名称 "" enable_sparse 输入数据是否为稀疏格式,取值为{true

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  • 特征异常检测

    Frequency,针对非数值型数据,即类别离散数据算法。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频数; 计算每一个点AVF score,即样本点x每一个属性值对应频数之和除以属性总数,这里属性指都是category属性。 AVF score值越小,样本越异常。

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  • 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息

    根据数据entitiesId获取数据特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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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特征信息文件。当上传数据特征有变化时,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

    特征异常平滑 概述 特征异常平滑算子用于将数据异常数据平滑到一定区间,可选择采用箱线图、阈值、百分位和z-score方法确定平滑区间。 z-score方式:计算所需要平滑特征均值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

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理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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