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特征工程内容精选换一换
排序策略

训练数据的obs路径单击选择特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的 OBS 路径。即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。测试数据的obs路径单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。

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数据质量

数据质量检测日志的保存路径。包括错误数据输出及定位等。全局特征信息文件用户在使用数据质量检测算子之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS

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特征工程相关内容
离线作业

离线作业离线作业简介组合作业数据质量特征工程召回策略排序策略过滤规则效果评估管理离线作业删除离线作业父主题：用户指南（旧版）

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算法介绍及参数说明

算法介绍及参数说明召回策略过滤规则排序策略-离线特征工程排序策略-离线排序模型在线服务效果评估父主题：自定义场景

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特征工程更多内容
产品功能

特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测，输出数据分布和数据质量信息等，智能完成特征工程。智能场景根据业务场景选择对应的智能推荐场景，快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。功能优势：多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。

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创建在线服务

值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据，用户属性来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。物品属性：指定在物品属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像

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创建自定义场景

“下一步：排序策略”。排序策略-离线特征工程在进行排序之前需要先进行离线特征工程将数据转化为排序所需要的格式。 “创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，如图4所示。策略的详细参数说明请参见排序策略-离线特征工程。图4 离线特征工程创建完成后单击“确认”。保存后的策略会展示在下面的列表中。

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RES支持哪些自定义策略？

RES 支持哪些自定义策略？目前RES所支持的推荐策略如下所示：召回策略过滤规则特征工程排序策略近线策略效果评估推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。父主题：自定义场景

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作业相关API

作业相关API 提交组合作业提交召回作业提交过滤作业提交特征工程作业提交排序作业提交实时流近线作业提交流式训练作业提交数据质量作业策略参数说明停止算子作业查询作业列表查询作业详情重新执行作业删除作业提交效果评估任务查询效果指标编辑修改作业更新索引结构

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过滤规则

在“离线作业”下，单击“过滤规则”页签，单击该页面做上方“创建”，进入“创建过滤规则”页面。在“创建过滤规则”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。特征工程名称：请以“Filter-”开始，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。

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基本概念

法策略。过滤规则过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。特征工程特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。排序策略排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。

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数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？

告体现？数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

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效果评估

创建效果评估创建效果评估步骤如下：在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。效果评估名称：请以“Evaluate-”开始，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。

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机器学习（四）：机器学习工作流程

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AI网络人工智能-硬盘故障检测

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组合作业

在对应表的“操作”列中，单击“清除数据”可以删除对应表的数据源。通用格式通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。说明：在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。通用格式数据：从用户属性表、物品属性表和

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数据探索

数据探索介绍数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

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掌握XGBoost：分布式计算与大规模数据处理

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《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》 —3.3　自动化机器学习

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探索XGBoost：时间序列数据建模

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CCF大赛项目：大数据时代的Serverless工作负载预测

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