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特征工程

推荐系统 RES-查询全局特征配置:响应消息

响应消息响应参数请参见表3。表3 响应参数说明参数名称参数类型说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。表4 global_features参数说明参数名称参数类型说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。表5 user_features 和 item_features参数说明参数名称参数类型说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type String 特征值类型。

推荐系统 RES 提交特征工程作业
网络智能体-特征工程简介:特征工程管理页面

特征工程管理页面 “特征工程”页面分为两个页签：特征处理工程和已发布服务。 “特征处理工程”页签列出了已有的特征工程列表信息，如图1所示。在该页签，用户可以新建特征工程、编辑特征工程信息、导出特征工程、复制特征工程、删除特征工程、将特征工程发布成服务，详情请参见表1。 “已发布服务”页签列出了已发布的特征工程服务信息，如图2所示。在该页签，用户可以查看发布服务的详情，创建特征工程任务，删除特征工程服务，详情请参见表1。图1 特征处理工程页签图2 已发布服务页签表1 特征工程管理界面说明页签参数名称参数说明特征工程页面创建特征工程。根据特征工程名称关键字，快速查找特征工程。单击图标，可查看Jupyterlab平台的环境信息，包括环境名称、状态、规格和剩余使用时间，停止运行环境的操作。 Spark资源环境信息，用于数据集分析以及Spark特征工程。包括资源ID、状态、规格以及删除资源的操作。查看复制的特征工程的相关信息，包括任务类型、源特征工程、目标特征工程、创建时间和状态等信息。特征工程页签特征工程名特征工程的名称。可以在创建特征工程时配置。开发平台特征工程处理数据集的计算平台。包括如下开发平台： Jupyterlab Python Spark 环境信息包括运行环境的资源配置信息（“2核|8G”等）和运行状态（“创建中”、“运行中”等）。数据集数据名称。创建人创建特征工程的用户。创建时间创建特征工程的时间。简介特征工程的描述。进入特征工程操作界面。编辑特征工程相关信息，包括工程描述、AI引擎、规格等。删除特征工程。单击操作列图标后显示的下拉框中展示此图标。下载特征工程包。单击操作列图标后显示的下拉框中展示此图标。复制生成新的特征工程。模型训练服务支持将特征工程复制到项目公开组的其他项目中，对其他项目的数据进行特征处理。也支持复制到当前项目中，对其他数据进行特征处理。单击操作列图标后显示的下拉框中展示此图标。将特征工程发布成服务。详情请参见发布服务。开发平台为“JupyterLab”的特征工程操作列无此图标，此类特征工程的发布操作，通过在JupyterLab环境编辑界面，单击界面上方菜单栏中的发布图标完成，详情请参见发布算法工程服务。已发布服务页签服务名称发布的特征工程服务名称。特征工程名发布服务基于的特征工程名称。开发平台特征工程处理数据集的计算平台。创建人发布服务的用户名。创建时间发布服务的时间。活动时间最新执行特征工程任务的时间。简介特征工程服务的简介。查看特征工程服务详情，包括特征工程任务的列表信息。创建特征工程任务。删除特征工程服务。

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