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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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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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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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 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 参数

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模型转换时，如何确定输入张量形状？ “输入张量形状”指要添加张量形状，即模型输入数据的shape，格式为NHWC，如“input_name:1,224,224,3”，必填项。“input_name”必须是转换前的网络模型中的节点名称。当模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:

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使用标签检索资源 为云资源添加标签后，您可以通过本文所述的两种方法使用标签检索资源。 在资源列表中筛选资源 在 裸金属服务器 列表页，您可以按“标签键+标签值”搜索目标裸金属 服务器 。 登录管理控制台。 选择“计算 > 裸金属服务器”。 进入裸金属服务器页面。 单击裸金属服务器列表右上角的“标签搜索”，展开查询页。

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关键词检索 根据关键词及其他条件过滤文本语音分析后的质检结果。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“语音文本分析 > 关键词检索” 。 图1 关键词检索界面 选择查询时间：开始时间和结束时间，单击“查询”。默认为近7天。 时间跨度小于等于31天。 设置其他条件，单击“

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全文检索概述 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。 GaussDB 为文本数据类型提供~、~*、LIKE和ILIKE操作符；但它们缺乏现代信息系统所要求的许多必要属性。这些缺憾可以通过使用索引及词典进行解决。 文本检索缺乏信息系统所要求的必要属性： 没有语义支持，即使是英语。 由于要

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全文检索概述 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。GaussDB(DWS)为文本数据类型提供~、~*、LIKE和ILIKE操作符，但这些操作符缺乏现代信息系统所要求的许多必要属性，不过这一问题可以通过使用索引及词典进行解决。 文本检索缺乏信息系统所要求的必要属性： 没有语义支持，即使是英语。

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全文检索概述 全文检索（或者说文本搜索）提供了查询可读性文档的能力，并且通过查询相关度将结果进行排序。搜索最常见的方式是：找到包含指定查询词的所有记录，并且按照查询顺序返回这些记录。 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。GaussDB(DWS)为文本数据类型提供~、~*、LIKE

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威胁信息检索 前提条件 成功登录华为乾坤控制台。 背景信息 威胁信息服务主要为用户提供便捷高效威胁信息检索能力，辅助用户进行调查取证分析和处置。 操作步骤 单击控制台首页右上角“服务 > 威胁信息服务”。 在搜索框输入IP、 域名 、文件HASH或者CVEID，单击图标进行搜索。 图1

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全文检索概述 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。GaussDB为文本数据类型提供~、~*、LIKE和ILIKE操作符；但它们缺乏现代信息系统所要求的许多必要属性。这些缺憾可以通过使用索引及词典进行解决。 文本检索缺乏信息系统所要求的必要属性： 没有语义支持，即使是英语。 由于要

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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，将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，以获得目标设备的位姿。 AR导航 AR导航是新型的地图导航

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VPS定位能力与人的视觉定位能力类似，需要捕捉环境中的特征点作为定位依据。如果面对某特定场景，人能够仅靠视觉信息完成定位，则VPS基本也可完成定位。因此应尽量选择特征点丰富（例如门窗、桌椅等形状特征，或者贴图、装饰等纹理特征）的场景环境。场景中的视觉特征点越丰富，VPS定位效果越精准，AR内容展示和AR导航效果越好。

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 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 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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