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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什么是威胁信息 当前企业面临的挑战 随着企业数字化的推进，网络在企业运营中的重要性提升到了前所未有的高度，与此同时，网络安全形势日趋严峻，传统防御策略已无法有效应对。 攻击手法、工具等不断变化，根据经验构建的传统防御策略缺少有效的威胁信息作为决策依据。 企业面对海量的、杂乱无章的

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华为云网络安全合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 access-keys-rotated IAM用户的AccessKey在指定时间内轮换 iam 企业用户

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主机迁移 的网络安全配置与条件有哪些？ 背景说明 在使用 主机迁移服务 时，需要在被迁 服务器 上安装 SMS -Agent。迁移过程中，源端要与SMS服务及目的端进行通信。 图1 主机迁移服务网络示意图 源端能连接到华为云API Gateway 源端Agent依赖华为云部分服务：IAM、EC

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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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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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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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制定安全事件应急预案：建立应对勒索病毒攻击等网络安全突发事件的应急组织体系和管理机制，明确工作原则、职责分工、应急流程、关键措施等。一旦发生勒索病毒攻击事件，立即启动内部网络安全应急预案，标准化开展应急处置工作来减轻、消除勒索病毒攻击影响。 加强企业员工安全意识：通过培训、演练等方式提高员工网络安全意识，明确国

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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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等保要求系统中的日志至少需要保存多少天？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 等保技术分享会 如何尽快落地、遵循好网络安全法，快速过等保。 安全体检必要性 介绍安全体检的重要性，网站不体检的6大危害 安全合规 助力发展 如何高效过等保？如何低成本高成效建立安全防御体系？ 智能客服 您好

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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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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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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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了解整体的网络安全态势，把握全集团的网络安全动态。 行业安全管理建设场景 在政府、医疗、教育等行业，上级行政主管部门对下级单位提出了较高的网络安全要求，但下级单位由于安全预算有限、技术能力储备不足等问题较难实现完善的网络安全建设。同时，上级主管部门无法有效管理网络安全要求是否落到

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