开发数据预处理作业

前提条件

• 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。
• 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括CSV文件或目录数据集），需要在创建数据集时定义字段的分布类型。

训练数据预处理作业

1. 用户登录TICS控制台。
2. 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。
3. 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。
   图1 选择计算节点
   

4. 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。
   图2 前往计算节点
   

5. 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击已创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性，如字段名称和分布类型。另外可以通过列表下方的“描述性统计”按键来统计字段的统计量，包括缺失值数量、最大值、最小值及数据分布图。还可以通过为字段添加预处理方法。
   图3 作业开发页面
   

6. 进行字段描述性统计。单击列表下方的“描述性统计”按键，会对该数据集的选定字段（即数据创建处筛选的字段）进行原数据的描述性统计，包括缺失值数量、最大值、最小值以及分布图。
   图4 描述性统计
   

7. 执行预处理。单击列表字段后的添加预处理方法，系统将利用所选的预处理方法（转换函数）将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。当前TICS支持的特征预处理方法如表1所示。对于一个字段，可以添加多种预处理方法，并且建议按照如下处理顺序进行编排：
   • 连续型字段：缺失值处理>特征缩放、缺失值处理>标准化、异常值处理>标准化、缺失值处理>异常值处理>Log变换等
   • 离散型字段：缺失值处理>离散特征编码、缺失值处理>OneHot编码等

   表1 预处理方法

   预处理方法名称	使用范围	功能介绍
   缺失值处理	连续型/离散型	针对连续特征有均值、中位数2种填充策略，针对离散特征有众数的填充策略。
   离散特征编码	离散型	将字符串形式存储的特征，映射为[0, n_classes-1]范围内的整数
   Onehot编码	离散型	将[0, n_classes-1]范围内整数，映射为大小为n-classes的向量，仅对应索引的元素为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，低于或超过该范围的数值进行修正。支持均值、中位数以及边界值进行修正。
   Log变换	连续型	适合连续特征。将特征进行sign(x)log(|x|+1)非线性变换，主要作用是稳定数值方差，使得有偏分布变换后接近正态分布。

   添加预处理方法后，勾选添加预处理方法的字段，然后单击列表下方的“批量刷新分布”按键预览预处理结果，查看是否符合预期并进行预处理方法调试。直到预处理结果符合预期结果，则单击列表下方的“保存并执行”按键执行预处理。

   图5 添加预处理方法
   

8. 执行预处理结束后，页面跳转到作业列表。单击预处理作业列表中的开发按钮，再次进入作业开发页面，页面展示数据转换后的各项统计结果。例如缺失值数量处理为0，特征放缩的字段最大值与最小值发生变化，离散特征编码的字段字符串已编码为数值，OneHot编码的字段已转为多列特征。
   图6 查看预处理执行结果
   

9. 保存预处理作业。经过一系列数据探索和分析，当数据集达到目标需求后，单击页面下方的“保存并执行”按键即可将所选取的预处理方法及其参数进行保存。然后页面跳转到作业列表，此处可以查看预处理作业的任务状态和作业状态。
   图7 查看预处理作业
   

10. 发布预处理后的训练数据集。在预处理作业列表，单击“发布”可以将作业生成的训练数据集发布到空间。发布时可查看生成数据集的各项属性，包括数据名称（预处理生成的数据集前缀为preprocessed，后缀为train）、数据文件位置、数据结构等。确认无误后，单击确定即可发布数据集。

    发布后可在“数据管理>数据创建”页面查看生成的数据集。

    图8 查看生成的数据集
    

11. （可选）单击作业列表中对应作业的“更多>下载参数配置”，下载本地文件。文件包含字段在作业开发页面使用预处理方法及参数，便于后期线下处理数据。

评估/预测数据预处理

1. 参考创建数据预处理作业，在“数据管理>数据预处理”界面创建用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。
2. 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。
   图9 关联历史作业
   

3. 系统提示关联成功，则说明这两个数据集的字段及属性一致、完成校验，并已将训练数据预处理作业的预处理方法成功关联应用。
   

   注意，此时的预处理方法已冻结，与训练数据预处理作业保持一致，不可再修改。

4. 依次单击“描述性统计”、“批量刷新分布”，评估预处理方法效果是否符合预期。评估通过后，单击“保存并执行”，完成对评估/预测数据的处理和生成。
   图10 生成处理后的评估/预测数据
   

5. 发布预处理后的评估/预测数据集。在预处理作业列表，单击“发布”可以将作业生成的评估/预测数据集发布到空间。生成后的评估/预测数据集即可用于纵向联邦作业及其他作业（不建议用于横向联邦作业，因为单方的横向数据分布并不保证其具备总体样本的分布特点）。