该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 新的全局特征配置文件（new_global_features_info）包含的特征是在原作业ID（job_id）对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征；两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。 响应消息

查看更多 →

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。

查看更多 →

数据集的实例，有具体的数据。 T 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

查看更多 →

荐系统识别用户离线数据，通过特征工程将对应的数据写入到画像中，同时用于排序训练和线上推理服务中使用。 文件数据信息请参见全局特征信息文件数据格式。 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。 数据源 数据在OBS的存放路径。

查看更多 →

。也可单击“增加属性权重”。 公共配置 “全局特征信息文件” 为json格式文件。指定在去重过滤即属性过滤中物品属性和用户属性的特征信息文件，如物品属性需要“feature_name”、“feature_type”、“feature_value_type”字段来表示特征名，特征类型以及特征值类型。需预先存储在OBS中。

查看更多 →

样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

查看更多 →

样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

查看更多 →

去除空值和特征列的关系。 取值如下所示： all：如果一行数据，满足设置列中的所有特征列均为空值，则丢弃此行数据。 any：如果一行数据，满足设置列中的任一特征列有空值，则丢弃此行数据。 当前操作流 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。

查看更多 →

VPS定位能力与人的视觉定位能力类似，需要捕捉环境中的特征点作为定位依据。如果面对某特定场景，人能够仅靠视觉信息完成定位，则VPS基本也可完成定位。因此应尽量选择特征点丰富（例如门窗、桌椅等形状特征，或者贴图、装饰等纹理特征）的场景环境。场景中的视觉特征点越丰富，VPS定位效果越精准，AR内容展示和AR导航效果越好。

查看更多 →

元素为1，其余为0 特征放缩 连续型 适合连续特征。将特征的取值范围缩放到[min，max]的范围，推荐min=0,max=1 标准化 连续型 将特征的取值标准化为均值=0，标准差=1的高斯分布 异常值处理 连续型 对特征数据进行异常值定义和处理。对连续特征的数值范围定义合理区间

查看更多 →

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。

查看更多 →

路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包

查看更多 →

版本发布完成后，进入数据集概览页。选择“数据特征”页签，单击“特征分析”，在弹窗中选择刚才发布的数据集版本，并单击“确定”，启动特征分析任务。 图3 启动特征分析 查看任务进度 任务执行过程中，可以单击“任务历史”，查看任务进度。当任务状态变为“成功”时，表示任务执行完成。 图4 特征分析任务进度 查看特征分析结果

查看更多 →

application isp - 特征库种类，该字段可以设置为以下几种： a) ip-reputation：IP信誉特征库 b) antivirus：反病毒特征库 c) intrusion-prevention：入侵防御特征库 d) file-reputation：文件信誉特征库 e) cnc：恶意 域名 特征库

查看更多 →

自定义 自定义操作 提供特征处理代码编辑能力，满足用户自定义特征处理需求。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 自定义 > 自定义操作”，界面新增“自定义操作”内容。 在“Your code here”注释行下方，输入自定义的特征操作代码。 如需重命名操

查看更多 →

数据业务吞吐量。提供1个训练集，29维特征。 Massive MIMO广播波束优化：基于对话务分布、无线干扰、小区负载等因素的分析，快速对Massive MIMO广播波束寻找最优Pattern组合，提升小区吞吐量。提供1个训练集，12维特征。 基站智能关断节能：基于准确的基站流量

查看更多 →

Signature Link：特征联接，指在实体和特征之间建立联接。 ABM元模型引擎中构建的一个MOF M1层元模型，命名为FabricSample元模型，用于阐述上面的六要素的概念。此M1层元模型包括： 两个实体：Actor、 BusinessDataObject。 一个特征：Digital

查看更多 →

“FiBiNET”算法新增限制： 特征方必须要有两个及以上离散特征，连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征，如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项，勾选后可以跳过特征分箱，直接进行训练。

查看更多 →

个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名：从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征，更好的做出推荐。 权重：取值为0.01-1。权重越高，该匹配特征所被优先推荐的概率越高。

查看更多 →

data一共有6列特征，分别为time、col_1、col_2、col_3、col_4、col_5。其中“time”为时间列，后面五列为KPI特征列。 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数：

查看更多 →

String 百分位统计。 name String 特征名。 data_type String 特征类型。 表17 StrFeatureReport 参数 参数类型 描述 name String 特征名。 data_type String 特征类型。 str_count Map<String

查看更多 →