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“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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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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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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</WebsiteConfiguration> 响应消息头 该请求的响应消息使用公共消息头，具体请参考表1。 响应消息元素 在此请求返回的响应消息体中包含的配置元素与设置桶的网站配置请求的请求消息元素一致，见请求消息元素。 错误响应消息 此请求可能的特殊错误如下表1描述。 表1 特殊错误 错误码 描述

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删除桶的网站配置 功能介绍 删除指定桶的网站配置信息。 要正确执行此操作，需要确保执行者有DeleteBucketWebsite权限。默认情况下只有桶的所有者可以执行此操作，也可以通过设置桶策略或用户策略授权给其他用户。 请求消息样式 1 2 3 4 DELETE /?website

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PrefixWith的内容。 例如： 想把所有对docs（目录下的对象）的请求重定向到documents（目录下的对象），可以将Condition中的KeyPrefixEquals设置为docs，Redirect中的ReplaceKeyPrefixWith设置为documents。那么对于对象名称为"docs/a

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而用极少的几个特征来涵盖大部分的数据集信息。主成分分析认为，沿某特征分布的数据的方差越大，则该特征所包含的信息越多，也就是所谓的主成分。适用于线性可分的数据集。 KPCA：基于核函数的主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同，只是需要先升维再进行投影，因为有些非线性可分的数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

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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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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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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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单击“创建”，界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”，即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工程目录

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得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。

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项目ID，获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例的ID。 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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指向一个pyspark的DataFrame类型对象，该对象中包含各个特征取值的gini，entropy指标 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_cols 是 待分析的特征名称 "" label_col 是 标签列的名称 "" enable_sparse 是 输入数据是否为稀疏格式，取值为{true

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Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和除以属性总数，这里的属性指的都是category的属性。 AVF score值越小，样本越异常。

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参数类型 描述 timer String 普通任务的定时启动时间 最小长度：0 最大长度：19 trigger_time String 监测任务的定时触发时间 最小长度：0 最大长度：19 task_period String 监测任务的定时触发周期: everyday - 每日 threedays

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更新网站绑定的证书 当防护网站的部署模式为“云模式-CNAME接入”或“独享模式”且“对外协议”为“HTTPS”时，您需要上传证书使证书绑定到防护网站。 如果您的证书即将到期，为了不影响网站的使用，建议您在到期前重新使用新的证书，并在WAF中同步更新网站绑定的证书。 WAF支持证

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更换网站绑定的防护策略 如果您需要更换网站绑定的防护策略，可参照本章节操作。 前提条件 已配置防护策略。 约束条件 “云模式-CNAME接入”仅专业版和铂金版支持更换网站绑定的防护策略。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域或项目。 单击页面左上方的，选择“安全与合规

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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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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