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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决策树回归特征重要性 概述 采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数，表示直接根

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随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接

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主机管理”，进入“主机管理”界面，选择“ 云服务器 ”页签，进入云 服务器 页面。 如果您的服务器已通过企业项目的模式进行管理，您可选择目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。 勾选目标服务器，单击列表上方的“关联资产重要性”。 图1 关联资产重要性 在弹窗中“资产重要性”项选择对应的资产重要等级。

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随机森林分类特征重要性 概述 采用随机森林分类算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_classify_model参数，表示直接根

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到特征重要性 pipeline_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的pyspark pipeline模型对象来计算特征重要性 decision_tree_classify_model 参数可选，如果含有该参数，表示根据上游的决策树分类模型对象来计算特征重要性 输出

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梯度提升树分类特征重要性 概述 采用梯度提升树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_classify_model参数，表示直接根据数据集训练gbdt分类模型得到特征重要性

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梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段） 卡方拟合性检验

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是 过滤选择的方法，取值如下： IV：根据IV值计算特征的重要性，注：IV法仅支持2分类； Gini增益：根据Gini增益计算特征重要性； 信息增益：根据信息增益计算特征重要性； Lasso：采用Lasso回归计算特征重要性； "" select_feature_num 是 选择的

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RES02-01 识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样，针对应用系统内的所有数据，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较

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在进行容灾设计前，需要根据应用系统的重要性，明确其容灾目标，通常以RPO和RTO指标来定义： RPO：允许的数据丢失量，与数据的周期性复制周期或连续性复制延时相关。 RTO：允许的业务恢复时长，即业务中断时长，与灾备端业务的部署与切换方式相关。 风险等级 高 关键策略 不同的业务系统重要性不一样，针对应

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各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性。（Per

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云备份CBR服务：CBR提供对磁盘（EVS）、服务器（E CS 、HECS、BMS）基于快照的备份和恢复能力，SFS Turbo文件系统备份，云服务器部署的MySQL或SAP HANA等数据库备份，以及云上同步和管理线下备份软件OceanStor BCManager和VMware虚拟机

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全量 备份 增量 备份 异地 备份 演练 频率 核心系统 云服务器 4h 1年以上 每周 6次/日 是 月 云数据库 4h 1年以上 每周 6次/日 是 月 云文件系统 4h 1年以上 每周 6次/日 是 月 重要系统 云服务器 12h 1年 双周 2次/日 是 季度 云数据库 12h

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对于连续型参数，联合概率分布采样会根据参数分布和相关系数进行采样。 图7 连续型参数-联合概率分布采样结果 对于重要性采样，联合概率分布采样会在边界附近进行采样。 图8 重要性采样结果 父主题： 仿真服务常见问题

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对于连续型参数，联合概率分布采样会根据参数分布和相关系数进行采样。 图7 连续型参数-联合概率分布采样结果 对于重要性采样，联合概率分布采样会在边界附近进行采样。 图8 重要性采样结果 父主题： 仿真服务

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rce节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。

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息等不同维度进行统计展示和管理。 新增 资产重要性 您可对名下所有服务器按照服务器资产绑定资产重要性等级，绑定后可按照不同等级的资产进行批量管理，包括但不限于部署策略、开启/关闭防护、分配组、安装Agent，操作详情请参见关联资产重要性。 新增 应用漏洞 漏洞扫描新增对应用漏洞的

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主机管理 查看主机防护状态 导出主机列表 切换主机防护配额版本 部署防护策略 管理服务器组 管理服务器重要性 忽略服务器 关闭主机防护 父主题： 资产管理

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在左侧导航栏，选择“资产管理 > 主机管理”，在“云服务器”界面，查看服务器的防护状态，状态说明如表 防护状态说明所示。 如果您的服务器已通过企业项目的模式进行管理，您可选择目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。 您也可以在“云服务器”界面，查看服务器名称、ID、IP地址

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