输入点表
对于此种类型的数据，在GraphLoader:load(LongWritable,Record,MutationContext)*，可以使用MutationContext#addVertexRequest(Vertex)向图中请求添加点，使用*link MutationContext#addEdgeRequest(WritableComparable,Edge)向图中请求...
使用cava编写排序脚本
引用需要使用的特征 class BasicSimilarityScorer { TextRelevance_textRelevance;定义算分特征作为成员变量 boolean init(OpsScorerInitParams params){ if!params.getDoc().requireAttribute("shop_margin")){/算分中使用的属性字段，...
使用cava编写排序脚本
引用需要使用的特征 class BasicSimilarityScorer { TextRelevance_textRelevance;定义算分特征作为成员变量 boolean init(OpsScorerInitParams params){ if!params.getDoc().requireAttribute("shop_margin")){/算分中使用的属性字段，...
输入边表
对于此种类型的数据，在GraphLoader:load(LongWritable,Record,MutationContext)，可以使用MutationContext#addVertexRequest(Vertex)向图中请求添加点，使用*link MutationContext#addEdgeRequest(WritableComparable,Edge)向图中请求添加...
JDBC节点
JDBC节点配置中包含基本请求信息、占位符、设置出参、检查点（断言）和连接池配置等。广泛用于指定JDBC协议的测试请求场景，以及您需要结合出参从响应中...检查点（断言）在实际压测场景中，经常使用检查点功能来从业务维度判断请求是否成功。
JDBC节点概述
JDBC节点配置中包含基本请求信息、占位符、设置出参、检查点（断言）和连接池配置等。广泛用于指定JDBC协议的测试请求场景，以及您需要结合出参从响应中...检查点（断言）在实际压测场景中，经常使用检查点功能来从业务维度判断请求是否成功。
点热力层（v1.x版本）
点热力层是基础平面地图的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括热力点的大小、颜色、模糊程度以及经纬度等，能够使用热力点的形式表现地理位置上的点数据信息。本文介绍点热力层各配置项的含义。注意 当前为v1.x版本的点热力层子组件...
点热力层（v2.x版本）
点热力层是基础平面地图的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括热力点的大小、颜色、模糊程度以及经纬度等，能够使用热力点的形式表现地理位置上的点数据信息。本文介绍点热力层各配置项的含义。重要 当前为v2.x版本的点热力层子组件...
特征稳定性PSI
PSI也可以用于进行特征选择，选取在不同时间段或不同数据集中分布稳定的特征，避免使用不稳定的特征对模型性能造成负面影响。在联邦学习任务中，PSI是通过联邦建模来实现的，可以保证数据的安全前提下，计算对应两方数据的PSI值。在PSI计算...
蓝牙 API FAQ
A：不可以，写入特征值需要使用 16 进制的字符串，并限制在 20 字节内。Q：安卓和 iOS 获取到的 deviceId 格式分别是什么样的？A：Android 获取到的是蓝牙的 MAC 地址。如：11:22:33:44:55:66。iOS 获取到的是蓝牙的 UUID。如：00000000-...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
使用方【Y】+加持方【X2】：指使用方拥有特征数据，加持方拥有特征数据。数据格式 支持普通格式和KV格式。普通格式：表明数据没有事先进行数据特征数值化处理，适用字段特征个数较少情况 KV格式：所有列均为string类型。features列格式为...
其他子产品SDK参考文档
使用SDK部署TensorFlow模型推理 使用SDK部署PyTorch模型推理 FeatureStore SDK文档入口链接 FeatureStore Java SDK 介绍FeatureStore Java SDK的接口详情以及如何使用Java SDK获取特征数据的使用示例。FeatureStore Go SDK 介绍...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
LightGBM
参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量，用数据的特征变量去对目标变量进行预测。是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会置为NaN。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他...
DSSM向量召回
14 使用切分后用户模型，推理用户特征表 rec_sln_demo_dssm_recall_user_feature_fg_encoded_v1，得到用户向量。15 创建序列表，用做hit_rate评估。说明 评估当天出现的新用户及新商品不参与评估。18 召回模型使用hit_rate@top200进行评估...
随机森林特征重要性
您可以使用原始数据和随机森林模型，计算特征重要性。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林特征重要性组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 输入表中，...
特征管理
计算机视觉：人脸识别：使用人脸的关键点、轮廓、纹理等特征来识别个人。对象检测：使用物体的形状、大小、颜色等特征来检测图片中的对象。特征在各个领域都有着广泛的应用。特征选取和工程化是模型构建过程中非常关键的步骤，它们对模型的...
关于开通云产品的方案建议
对于DAU小于5万的客户 推荐系统可以用相对简单的方案，以便控制成本并提高业务的推荐效果：召回模型：使用etrec、swing、分组热门等；不使用向量召回模型，可以节约在线的向量召回。排序模型：使用相对简单的单目标多塔模型，推理速度快...
保障离线在线一致性的CTR预估方案
您在线上环境进行模型预测时，也可以使用离线训练时的数据预处理和特征工程逻辑，以保障线上线下处理流程的一致性。前提条件 已创建工作空间，详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源关联到工作空间，详情请参见 管理工作空间。数据...
过滤式特征选择
根据您使用的不同特征选择方法，从所有稀疏或稠密格式的特征数据中选择并过滤出TopN的特征数据，同时保存为特征重要性表，实现了降低模型训练的难度和提高训练模型的精确度。本文为您介绍 Designer 提供的过滤式特征选择组件的参数配置和...
基于分箱组件实现连续特征离散化
首先使用分箱组件将连续特征离散化，再使用 数据转换模块 将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer组件进行连续特征离散化。前提条件 已创建工作空间，详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源关联到工作空间，...
一致性检查
传入的上下文特征没有，或者在线服务没有构造出相关特征 特征值不匹配，在线的特征值的处理逻辑或者方法与离线的构造不一致 模型的特征处理逻辑有误，processor在打分之前，如果需要对特征的处理，比如EasyRec，这块特征处理涉及特征加载、...
API概览
本产品（人工智能平台 PAI-特征平台/2023-06-21）的OpenAPI采用 ROA 签名风格，签名细节参见 签名机制说明。我们已经为开发者封装了常见编程语言的SDK，开发者可通过 下载SDK 直接调用本产品OpenAPI而无需关心技术细节。如果现有SDK不能...
特征管理
特征管理介绍 OpenSearch推出了定制排序模型功能，特征管理可用于为定制排序模型添加所需的特征表，并支持创建、编辑特征名称、特征类型以及来源字段。添加特征表 创建 行业模板 之后，进入开放...特征管理功能需配合 定制排序模型 一起使用。
FeatureStore常见问题
如果更新原有Hologres数据源信息，可以选择继续使用原来的FeatureStore项目，但之前创建的特征视图（包括与之关联的模型特征）已无法使用，可自行删除。当在线数据源为Hologres时，运行离在线数据同步任务失败，任务日志包含 check ...
案例：搭建以图搜图系统
图像特征提取 当前主流的特征提取算法主要是使用深度学习模型，例如VGG、ResNet、Transformer等模型作为主干网络，然后使用不同的方法生成特征。生成特征常用的方法有三种：最简单的方法，直接将分类模型（如VGG模型）分类层的前一层输出...
发布特征
在接口测试过程中可以使用模拟接口代替不容易获取的接口，当 mock 特征接口被调用时，接口会给请求特征返回随机值。正式 当您选择正式接口时，您需要在发布特征前完成特征服务开发。此处需要填写接口的 URL 地址，还需要对接口进行验证。...
配置识别模板
模型规则配置 识别特征 在下拉列表中选择模型使用的识别特征。可选择内置识别特征和自定义识别特征。支持选择多个识别特征，多个识别特征之间以或关系生效。识别范围 在下拉列表中选择该模型生效的资产类型。支持选择多种资产，多种资产...
新建及管理识别特征
特征扫描配置将同时影响标准模块的落标映射规则与安全模块的识别规则运行，请结合两个模块的使用场景合理配置，以减少语义冲突、资源浪费等问题的产生。权限说明 超级管理员、数据标准管理员、安全管理员和具有识别特征管理权限的自定义...
特征尺度变换
组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置特征尺度变换组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 尺度变换特征 需要缩放的特征。选择标签列 如果您设置了该字段，则可以通过可视化方式...
新建及管理识别特征
特征扫描配置将同时影响标准模块的落标映射规则与安全模块的识别规则运行，请结合两个模块的使用场景合理配置，以减少语义冲突、资源浪费等问题的产生。权限说明 超级管理员、数据标准管理员、安全管理员和具有识别特征管理权限的自定义...
基本概念
数据授权 在项目使用机构数据前，由机构管理员将数据表、特征组等数据授权到项目内使用的操作称为数据授权。特征 用户离线样本的信息维度。特征服务 提供特征查询接口的服务，即特征服务。特征组 特征组包含特征列表和特征服务的配置信息，...
特征重要性过滤
特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能，支持过滤TopN的特征。组件配置 PAI命令 PAI-name fe_filter_runner-project algo_public-DselectedCols=pdays,previous,emp_var_rate,cons_...
查看接入点
如需使用客户端连接 云消息队列 Kafka 版 收发消息，您需要根据客户端的网络环境类型及传输的安全需要来配置接入点。默认接入点适用于在保密性较高的VPC环境收发消息；SASL接入点适用于无需对传输链路加密但需对消息收发鉴权；同时需要链路...
朴素贝叶斯
排除列 不参与训练的列，不能与 选择特征列 同时使用。强制转换列 解析规则如下：STRING、BOOLEAN及DATETIME类型的列，解析为离散类型。DOUBLE和BIGINT类型的列，解析为连续类型。说明 如果需要将BIGINT类型的列解析为CATEGORICAL，则必须...
特征离散
特征离散算法组件是将连续特征按照一定的规则进行离散化。功能介绍 离散模块的功能如下：支持稠密数值类特征离散。支持等频离散和等距离离散等无监督离散。说明 无监督离散的特征离散默认为等距离离散。支持基于Gini增益离散和基于熵增益...
API概览
ListFeatureConsistencyCheckJobFeatureReports 获取特征一致性检查任务的特征报表 获取特征一致性检查任务的特征报表。ListFeatureConsistencyCheckJobScoreReports 获取特征一致性检查任务分数报表 获取特征一致性检查任务分数报表。...
FeatureStore Python SDK
特征视图定义了数据从哪里来（DataSource）、需要进行哪些预处理或转换操作（如特征工程/Transformation）、特征的数据结构（包含特征名称和类型在内的特征schema）、数据存储的位置（OnlineStore/OfflineStore），并提供特征元信息管理，...
FeatureStore Go SDK
本文介绍如何使用Go SDK读取FeatureStore在线数据源的数据（离线特征、实时特征、序列特征等）。前提条件 已创建FeatureStore项目（Project）、特征实体（FeatureEntity）、特征视图（FeatureView）和模型特征（ModelFeature），并完成数据...
决策树
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。费尔德曼均方误差：它使用费尔德曼均方误差，这种指标使用费尔德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差。平均...
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