树深度，最小值1 split_num 否 Integer 切分点数量，最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度，最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度，最小值4

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回归分类数据：回归分类数据包含多种预测因子（特征），用于预测连续变量的值。数据集中的多个特征变量帮助预测目标变量，而目标变量为连续数值，非离散类别。与时序数据不同，回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件样例

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distribute by hash (列名)）。 修改前： 修改后： Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不

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示的来自多个源和目标的流。 Datastore 数据存储区定义了永久存储的数据。 Object 封装了状态和行为的具有良好定义界面和身份的离散实体；即对象实例。 Decision 是状态机中的一个元素，在它当中一个独立的触发可能导致多个可能结果，每个结果有它自己的监护条件。 Merge

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进行倾斜性检查，以确保数据的均匀分布。分布键的选择一般需要遵循以下原则： 【建议】选作分布键的字段取值应该比较离散，以便数据能在各个DN上均匀分布。当单个字段无法满足离散条件时，可以考虑使用多个字段一起作为分布键。一般情况下，可以考虑选择表的主键作为分布键。例如，在人员信息表中选择证件号码作为分布键。

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object 特征。 discrete_method String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params Object 具体处理参数。 表18 Attribute

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object 特征。 discrete_method String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params Object 具体处理参数。 表18 Attribute

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特征。 discrete_method 否 String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params 否 Object 具体处理参数。 表17

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特征。 discrete_method 否 String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params 否 Object 具体处理参数。 表18

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特征。 discrete_method 否 String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params 否 Object 具体处理参数。 表17

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特征。 discrete_method 否 String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params 否 Object 具体处理参数。 表16

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ExceptionHandlerNode 异常处理程序元素定义发生异常时要执行的一组操作。 Object 封装了状态和行为的具有良好定义界面和身份的离散实体，即对象实例。 Decision 是状态机中的一个元素，在它当中一个独立的触发可能导致多个可能结果，每个结果有它自己的监护条件。 Merge

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作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度，周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。调度周期配置为小时，系统支持按间隔小时和离散小时配置调度周期。 运维监控 支持对作业进行运行、暂停、恢复、终止等多种操作。 支持查看作业和其内各任务节点的运行详情。 支持配置多种方式

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T 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JupyterLab交互式开发模式，是界面右上

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优化与执行管理，全过程的质量过程管控，生产资源的全套保障，生产过程中的批次管理与追溯，Andon与生产异常管理。 丰富的行业最佳实践：聚焦离散制造业企业，面向高端装备、汽车、电子电器、军工四大行业，已服务全国超过30000家企业，50万正版用户。 方案优势和价值 CAXA 3D“

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对表数据进行倾斜性检查，以确保数据的均匀分布。分布键的选择一般需要遵循以下原则： 选作分布键的字段取值应该比较离散，以便数据能在各个DN上均匀分布。当单个字段无法满足离散条件时，可以考虑使用多个字段一起作为分布键。一般情况下，可以考虑选择表的主键作为分布键。例如，在人员信息表中选择证件号码作为分布键。

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特征对标签的影响程度。计算完成后，单击特征行的可以展开图表形式的分箱woe值。 “FiBiNET”算法新增限制： 特征方必须要有两个及以上离散特征，连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征，如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。

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object 特征。 discrete_method String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params Object 具体处理参数。 表23 Attribute

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没有索引的分区列会导致数据库 服务器 磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不

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没有索引的分区列会导致数据库服务器磁盘I/O繁忙，影响其他业务访问数据库，并且导入时间长。 在有索引的多个字段中，选择字段值最离散的字段作为分区列，不离散的分区列会导致多个导入MR任务负载不均衡。 分区列的排序规则必须支持大小写敏感，否则在数据导入过程中，可能会出现数据丢失。 不

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特征。 discrete_method 否 String 离散方法： equal_distance_discrete，等距离散 user_define_discrete，自定义离散 normalize，归一化 null，不离散 params 否 Object 具体处理参数。 表16

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