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，表示直接根据数据集训练决策树回归算法得到特征重要性

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修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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APP特征信息及其获取方式 鸿蒙平台APP特征信息基本概念 特征信息 定义 APP包名 APP包名是HarmonyOS应用程序的唯一标识符，例如：com.huaweicloud.harmony 公钥 公钥是加密算法中的公钥，用于保护数据的安全性。在APP中，公钥通常用于验证应用程

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升级中心特征库无法升级 问题描述 特征库升级失败，提示连接升级 服务器 失败，请检查网络配置。 可能的原因 License授权问题，或者上游设备做了安全限制导致网络不通。 解决方法 本地授权版本，确认相应特征库已授权 云端授权版本，确定乾坤云上该设备已经绑定边界防护与响应套餐，并且套餐状态为已部署

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入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击列表右上角“添加自定义IPS特征”，填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下：

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dim 使用英文逗号（,）分隔的三个整数，分别表示0次项、线性项及二次项的长度。 1,1,8 num_epochs 迭代数。 100 learn_rate 学习率。 0.01 param_lambda 使用英文逗号（,）分隔的三个浮点数，分别表示0次项、线性项及二次项的正则化系数。 0

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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决策树分类特征重要性 概述 采用决策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decision_tree_classify_model参数，表示直接根据数据集训练决策树分类算法得到特征重要性

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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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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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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，表示直接根据

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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，表示直接根据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性

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同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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SSS”(其中hh表示小时，mm表示分钟，ss表示秒，SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature 否 Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下：

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