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网络智能体-特征工程:使用特征工程服务对剩余的三份数据做特征处理

网络智能体-特征工程:使用特征工程服务对剩余的三份数据做特征处理

时间：2025-01-26 10:33:35

网络智能体

使用特征工程服务对剩余的三份数据做特征处理

四份数据的特征处理操作完全相同，可以将前面的特征处理工程，发布成特征工程服务，再通过创建任务的方式，分别生成经过特征处理的数据集。

下述操作以故障硬盘训练集的操作为例，进行操作说明。

在JupyterLab环境编辑界面，单击“Harddisk.ipynb”页签下方的图标，保存算法主文件的所有操作。

在将特征工程发布成服务前，请先保存算法主文件，否则会导致特征工程服务异常，无法正常调用。
在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标，弹出如图5所示的对话框。

参数“ServiceName”为特征工程发布服务名，请根据实际情况设置。示例：harddisk。

图5 特征工程服务
单击“Publish”，将特征工程发布成服务。

发布成功后，会弹出成功提示框，单击“OK”。
在菜单栏中，单击“特征工程”，进入“特征工程管理”界面。
单击“已发布服务”页签，查看特征工程服务，如图6所示。

图6 特征工程服务
单击特征工程服务行对应“操作”列的图标。

弹出“创建任务”对话框。参数配置说明，如下所示，其余参数保持默认值即可。
- 任务名称：特征工程服务任务名称。示例：Train_Fail。
- 数据集：从下拉框中选择预置数据集“HardDisk-Detect(HardDisk)”。
- 数据实例：从下拉框中选择故障硬盘训练数据集“HardDisk-Detect_Train_Fail”。
- 目标数据集：从下拉框中选择预置数据集“HardDisk-Detect(HardDisk)”。
- 目标数据实例：经过特征工程任务处理后，生成的数据集名称。示例：Train_fail_FE。
- AI引擎：AI算法运行平台，从下拉框中选择“TF-1.8.0-python3.6”。
- 规格：资源配置信息，从下拉框中选择“2核|8G”。
单击“创建”，进入特征工程任务详情界面。

当任务的“任务状态”列为“FINISHED”时，说明故障硬盘训练集的特征处理操作完成。
请参考6~7，依次对无故障硬盘测试和故障硬盘测试数据集做特征工程处理。

等待所有特征工程任务处理完成。
单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集页面。

查看经过特征处理，生成的四份新数据，如图7所示。通过特征工程任务，生成的新数据的“数据来源”均为“JOB”。

图7 数据集页面

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