在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。

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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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新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

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候选集的召回策略 召回候选集的策略。 兴趣标签召回候选集：根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集：根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。 说明： 选择兴趣宽度数量对应的，权重

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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是否合法。 数据质量 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子

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RGB），可用于场景的可视化和白模构建。 视觉定位（VPS） 视觉定位（VPS）是根据图像确定设备位置的一项技术。 通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建AR地图，基于AR地图创建视觉特征的大规模、可快速搜索的索引。在设备定位时，

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选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"]，默认设置为[]，表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别特征转换为数值型特征，使模型能够处理这些特征。

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OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练作业的数据源，则需要指定数据集及特定的版本。因此，用户需要为准备好的数据发布一个版本，具体操作参考发布ModelArts数据集中的数据版本。 为了便于后期的模型构建和开发，对同一数据源来说，将其不同时间对数据的处理和标注按

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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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集，实现对数据集使用的申请，将数据集管理的数据下载到OBS空间或下载到本地中进行使用。订阅后获得该数据集的元数据、数据变化通知等功能。 数据集下载 将已审批的数据集的数据下载到租户的OBS空间中，或者通过申请下载到本地后再从OBS空间下载到本地，供后续的训练等功能使用。 数据目录

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在搜索栏中输入需要查询的模型数据关键字，单击“搜索”跳转模型列表界面，单击模型名称，进入模型详情页面。 单击“编辑”，修改模型的基础信息或特征信息。 单击左上方模型名称下方的“编辑”按钮，可对模型的基本信息及特征信息进行修改，单击“确定”，修改成功。 在左下方选择需要编辑的特征属性页签，单

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数据连接操作后，新生成的数据，其特征列会增多；数据联合操作后，数据集实例的样本量会增多。 数据联合，是合并两份数据的样本，合并后数据的样本量是两份数据样本量的总和。 左表和右表特征列数不一致时，按照如下情况处理： 左表特征列数多，右表不足的特征列补充空值。 右表特征列数多，以左表为准，删除右表多余的特征列。

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在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景

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自定义 自定义操作 提供特征处理代码编辑能力，满足用户自定义特征处理需求。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 自定义 > 自定义操作”，界面新增“自定义操作”内容。 在“Your code here”注释行下方，输入自定义的特征操作代码。 如需重命名操

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UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。

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云地图服务接口的分类与说明如表1所示。 表1 API概览 类型 说明 视觉定位 通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建地图，以创建这些视觉特征的大规模且可快速搜索的索引。将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，可获得目标设备的位姿。 AR导航

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可体验基于华为云服务体验搭建网站、云应用性能测试、容器应用部署、物联网智慧路灯构建等多种场景的云计算领域实验。 人工智能： 可体验基于华为云AI人工智能服务的花卉分类、 语音识别 、算子开发等多种场景的人工智能领域实验。 鲲鹏： 可体验基于华为云鲲鹏弹性 服务器 的Web部署、软件/代码迁移、性能测试调优等鲲鹏实验。 软件开发：

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污染空间推算 通过单击导航栏的【网格推算】，选择子菜单【污染空间推算】，进入污染空间推算。 页面左侧信息栏选择尺度、站点类型、推算指标。单击告警的【开】按钮，填入AQI 的值域范围，进行筛选。 页面底部单击时间轴的【天】和【时】的按钮进行或者时间控件来进行截止时间的选择，或者单击【最新】按钮，选择当前的时间。

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