时区选项枚举值 表1 时区代号 时区枚举表 枚举值 (GMT-12:00)日界线西 0 (GMT-11:00)中途岛，萨摩亚群岛 1 (GMT-10:00)夏威夷 2 (GMT-09:00)阿拉斯加 3 (GMT-08:00)太平洋时间（美国和加拿大） 4 (GMT-07:00)山地时间（美国和加拿大）

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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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检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”，保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”，执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列，按照样本数据行的维度，通过求和、求均值，构造出新的特征列。例如，两个特征列ID1（2

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。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密

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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的路由 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 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，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中的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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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 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。 保留已有宽表

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是否必选 参数类型 描述 change_type 否 String 操作类型。 枚举值： UPSERT DELETE CREATE UPDATE RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes

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dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output output_cnt_table 指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象中包含各个特征及其取值的统计信息 output

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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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国家或者地区选项枚举值 表1 国家或者地区代号 国家或地区名称 枚举值 安哥拉 0 阿根廷 1 澳大利亚 2 奥地利 3 比利时 4 贝宁 5 玻利维亚 6 巴西 7 柬埔寨 8 喀麦隆 9 加拿大 10 乍得 11 智利 12 中国 13 哥伦比亚 14 哥斯达黎加 15 古巴

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的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的关系？ 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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me类型对象 输出 dataFrame 参数说明 参数 参数说明 默认值 scale_cols 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

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只有发布后的数据集支持数据特征分析。发布后的Default格式数据集版本支持数据特征分析。 数据特征分析的数据范围，不同类型的数据集，选取范围不同： 对于标注任务类型为“物体检测”的数据集版本，当已标注样本数为0时，发布版本后，数据特征页签版本置灰不可选，无法显示数据特征。否则，显示已标注的图片的数据特征。

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事件相关枚举信息 事件级别 事件类别 事件来源 事件状态 父主题： 事件管理

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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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