该页面包含“用户特征”、“物品特征”、“正向行为类型”和“负向行为类型”等信息，具体描述请参见表1。 图1 确认特征抽取 表1 确认特征参数 参数名称 说明 用户特征 列表中展示抽取的用户特征和参数类型。您可以根据业务需求单击增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征

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正则匹配 列名 特征名称。单击“”设置特征列，支持至少选择一列。 正则表达式 列筛选方式为“正则匹配”时展示，请根据实际情况输入正则表达式，系统自动筛选符合正则筛选规则的所有特征列。 新列名 如果设置，则特征离散化后生成新特征列，原有特征列不变。如果不设置，则默认覆盖已有特征列。 离散数量

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文档数据库服务有哪些安全保障措施 文档数据库服务可设置所属虚拟私有云，从而确保实例与其它业务实现网络安全隔离。另外，通过统一身份认证服务，可以实现对文档数据库服务资源的访问权限控制。 父主题： 网络安全

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清空截取的图表图形。 单击右下方“保存至特征工程”可将绘制的图表保存至JupyterLab环境编辑区域。 特征分析（特征选择） 特征选择就是使用算法对特征进行相关性分析，根据结果从众多特征中剔除不重要的特性，从而保留重要的特性。 当前系统支持如下两种特征选择方法： 过滤法(Filter)

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安全隧道 安全隧道(云桥)是一个移动端应用级的网络安全服务，集成在 WeLink 产品中。其目的是在移动端WeLink和企业内部服务之间建立起一条网络安全隧道，企业员工可在移动端通过WeLink产品直接访问企业内的应用资源。 >> 部署指导 >> 安装包 父主题： 安全

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特征工程处理过的数据，不能再用相同的特征工程进行二次处理。 ：使用当前数据创建新的特征工程。创建特征工程的方法请参见创建特征工程。 ：跳转至“模型训练”页面。模型训练操作请参见模型训练。 DatasetService数据集 DatasetService数据集是模型训练服务预置的数

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22239-2019《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》中四级的安全要求，提供检查项和评测指引供云计算客户（在本遵从包中也称作“您”或者“您的企业”）自评网络安全管理情况，并给出了网络安全等级保护的改进建议，帮助企业建设网络安全体系，提升网络安全水平。 中国 国家标准 网络安全 您是否涉及网络安全等级保

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某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

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。 系统会先将当前特征工程的数据集实例和设置的数据集实例进行自动匹配，并在“ 数据实例 ”框下方展示匹配结果。 展开高级配置，用户可以在“已匹配特征”栏下查看系统自动匹配的特征记录。在“未匹配特征”栏下，用户可以根据界面展示的左表数据特征、左表数据类型、右表数据特征、右表数据类型，手

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CombinedFCParameters 是否执行特征选择 是否选择提取的特征。 标签列 单击“”从特征列中选取一列作为标签列，指定用于分析其他特征列和标签列的相关性。 FDR Level “是否执行特征选择”开启时展示，进行特征选择时使用，表示显著性水平，是理论上的预期不相关特征在所有特征中所占的百分比。默认值为“0

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支持同时添加多份数据，每份数据必须满足与当前特征工程中的数据特征维度完全相同。 其中，“目标数据实例”为特征处理后生成的数据集实例名称，请根据实际情况配置。 单击“执行”，对数据执行特征操作流。 系统自动生成经过特征处理后的数据，支持用户在“数据集”中查看。 用户可以执行下述操作： 在特征工程详情页面单击“

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在架构设计的左侧菜单栏，单击节点（实体/特征）下的按钮，单击“确认”，删除成功。 说明： 在删除节点时，与删除的节点相关的联接也会被一并删除。 展示特征 在架构设计的画布界面中，单击“展示特征”，即可看到隐藏的特征，默认为不展示特征。 隐藏特征 在架构设计的画布界面中，单击“隐藏特征”，即可隐藏架构中的特征，默认为不展示特征。

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较难实现完善的网络安全建设，安全防护效果不理想，同时上级主管部门无法有效管理网络安全要求是否落到实处，也无法督促下级单位针对不满足项及时进行整改。 此类型单位安全建设的主要诉求包括： 下级单位在安全预算有限的前提下，完成等保2.0安全建设以满足上级主管部门的网络安全要求。 完成等保2

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数据采样 用户在执行特征操作前，可以先对数据进行采样。数据采样后，所有的特征操作都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。数据采样后，执行全量数据应用时，系统会将特征操作流应用在全量数据集上，生成经过特征处理后的新数据集，提供给模型训练使用。

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。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。

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最基础最有效的，建议业务上云过程中，利用云上虚拟网络技术，进行合理的网络安全域划分，对业务实施网络微分段隔离。 下面以两个具体的例子，介绍业务上云后网络安全域的规划设计，供参考。 图1 XX客户业务上云网络安全架构设计 安全设计目标 防入侵：业务间隔离，防横向移动，防风险扩散 防

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异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和参数都保留下来。后面仅需要使用新的数据，重训练模型，不用再重新做特征分析和模

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TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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漏洞管理服务支持哪些安全漏洞检测？ 安卓应用支持七大类漏洞检测：配置安全、加密安全、组件安全、签名证书安全、存储安全、权限安全、网络安全。 鸿蒙应用及服务支持七大类安全漏洞检测：权限安全、网络安全、签名证书安全、公共事件安全、Ability安全、存储安全、加密安全。 父主题： 移动应用安全类

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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