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数据去重策略说明 重复样本的定义 一个样本包括文本内容和标签。重复样本的定义，是指您上传的数据中，存在两个样本的文本内容完全一致。则被判定为两个样本是重复样本。例如： 文本内容1 文本内容2 是否相似 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 1 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 0 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 1 上表三个样本均为重复样本，前两个样本虽然标签不一，但文本内容一致，也为重

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网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割 硬件支持： Intel CPU 普通版 * x86_64 CPU 加速版 - Intel Xeon with AVX2 and AVX512 - Intel Core Processors with AVX2 - Intel Atom Processors with SSE * - AMD Core Processors with AVX2 Intel Movidius

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006-组件列选择 在选择特征列或标签列时，支持单独勾选与批量选择的方式选择数据列，支持搜索查找数据列。 当需要选择的数据列比较少时，可以直接勾选数据列进行选择。 当数据列比较多时，点击【批量操作】后，选择需要的数据列，将数据列从左侧列表移动到右侧列表，点击确定即可， 数据列已经按照字段类型进行了分类 。 如果只需要在大量数据列中找某个数据列，则可以使用搜索查找，直接在搜索框输入字段信息即可。

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005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果，平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中，选择对应的算法组件。 在调参配置中，设置数据拆分比例、网格拆分数、参数范围和调参方式等。 设置调参模型的评估标准。 点击“确定”，完成自动调参。

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004-特征工程组件 特征工程 特征自动选择 使用特征选择方法，筛选出特征重要性前N的特征。如输入的特征数不足N时，则保留全部特征，目前支持三种特征选择方法：Gini增益、信息增益、信息值。 输入 输入一个数据集，选择需要筛选的特征列并设置挑选的特征数量与连续特征的分区数。 输出 输出筛选后的数据集与特征权值表。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征选择方法 是 使用的特征选择方法

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批量预测计费说明 批量预测服务的计费方式类似于模型训练模块，具体计费规则如下： 未开通付费时，仅支持使用免费额度，免费额度用完即停止训练任务。 开通付费后，优先消耗免费额度，免费额度用完后自动转为按量后付费 按分钟计费，不足1分钟按1分钟计。 在任务结束后统一扣费，任务运行中欠费不会中断任务。 使用 BML 前需保证账户无欠款。 计费公式：费用=训练机型单价×节点数×使用时长 时长计量方法：只包括

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导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据，支持快速导入到BML，方便直接进入后续训练环节。 实例分割任务向选定的数据集导入已标注好的数据目前支持一种方式: 将其他数据集已经标注好的数据导入 从已有数据集导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据，支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。 查看已标注数据

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配置AB测试版本 BML在线服务中，同一服务支持同时部署两个模型上线，并且可以自由的调节流量分配占比 前提条件 已创建的在线服务，处于 运行中 状态时，允许添加一个AB测试版本模型上线 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“在线服务” 服务列表中，对于处于 运行中 状态的服务，点击 新增版本 ，添加AB测试版本 配置AB测试版本模型，包括流量占比和资源配置 点击部署，完成部署后，该服务下将有

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