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  • 特征工程 内容精选 换一换
  • 赖包或特定版本的Python库,构建符合业务场景的个性化运行环境。 适用场景 大规模AI数据预处理。为训练模型进行海量数据的清洗、增强与特征工程。 端到端ML/RL流水线中的数据环节。在模型训练、超参调优的前端数据准备阶段,保障数据供给效率。 父主题: 计算引擎
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    : 数据处理:支持丰富的变换操作,如map()、flat_map()、filter()、join()、groupby()等,可对样本进行特征工程和结构化处理。 数据管理 :提供对数据集的增删改查能力,包括insert()、update()、delete()以及索引创建与删除,支持数据生命周期管理。
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