用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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on）。 关系的类型，可默认选择的部分关系类型如下： 被使用：被使用关系，即两个类（起点类和终点类）中一个类的变更会影响到另一个类的关系。 组合：组合关系，体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束。如人和人的大脑。 部分属

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实例名称、时间、状态。其中“操作”列，支持重新执行全量数据应用操作、基于新生成的 数据实例 创建算法，或删除新生成的数据实例操作。 在数据集页面查看应用特征操作流后生成的新数据集实例，“数据集”中此类数据的数据来源为“FEATURE”。 父主题： Python和Spark开发平台

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。在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，检测完的数据将使用于离线作业。当离线作业的“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题： 离线作业

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批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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则筛选规则的所有特征列。 被替换值 需要替换的数据。 替换为 替换后的数据。 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“数据替换”代码框内容。 数据映射 将特征列中的数据映射替

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题：

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257

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on）。 关系的类型，可默认选择的部分关系类型如下： 被使用：被使用关系，即两个类（起点类和终点类）中一个类的变更会影响到另一个类的关系。 组合：组合关系，体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束。如人和人的大脑。 部分属

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 新的全局特征配置文件（new_global_features_info）包含的特征是在原作业ID（job_id）对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征；两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。 响应消息

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使用行业AI咨询服务获得的终交付件是什么？ 服务名称 交付件 行业AI方案咨询设计服务 《企业人工智能应用现状评估》 《企业人工智能应用建设规划》 自动驾驶咨询与规划服务包 《企业人工智能应用现状评估》 《企业人工智能应用建设规划》 父主题： 关于服务交付

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operty之间的关系。 ABM元模型（MOF M2元模型）在设计时参考了开源项目[DataHub MM]设计方式，形成六个要素： Entity：实体。 Signature：实体特征，被多个实体复用的特征，是一种特殊的属性组合。 Attribute：附属于实体的一般实体属性。 R

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“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。

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据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。

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