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004-查看特征重要性 对于LR二分类、LR多分类、广义线性回归、XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等算子组件，支持 在算子运行成功后 ，查看其重要特征。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“XGboost多分类“，选择“查看特征重要性”，即可显示前50个重要的特征。 如需查看全部特征的特征重要性指标，可以点击弹框上方的“下载完整内容”，下载完整的特征重要性

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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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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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标准接口规范参考 脚本调参和Notebook训练方式产出的模型部署到公有云时，不同任务类型的应用接口的请求与响应均满足响应的标准规范。 图像分类-单图单标签 标准接口请求参考说明： 字段名称 必须 类型 说明 image 是 string 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 标准接口响应字段说

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训练任务失败错误排查 表格预测一般是由于任务类型选择错误引起的。当训练任务失败时，请您检查选择的任务类型与目标列是否匹配，以下为各个任务类型对应的目标： 算法类型 目标列 二分类 目标列是离散值，且只有两种可能的取值。如在精准营销场景中预测一个用户是否为潜在购买用户，其目标列仅存在“True”和“False”两种取值，解决该问题的模型属于二分类模型。 多分类 目标列是离散值，并具有有限的可能取值。

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服务器部署价格说明 目前BML脚本调参任务已支持将定制模型部署在本地服务器上，只需在发布模型时提交本地服务器部署申请，通过审核后即可获得一个月免费试用。 目前已支持在 控制台 在线按设备使用年限购买授权。 价格参考 部署类型 按年授权价格（ 每个模型每年在每个设备 ） 永久授权价格（每个模型在每个设备） 本地服务器SDK 10000元 50000元 本地服务器API 10000元 50000元 注

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序列标注标注说明 1.标注体系说明 在序列标注任务中，一般会定义一个标签集合，来表示所有可能取到的预测结果。 标签是对字符串的token序列进行的表示： 对于英文字符串而言，token可以是一个单词（e.g. baidu），也可以是一个字符（e.g. b）； 对于中文字符串而言，token可以是一个分词后的词语，也可以是单个汉字字符； 当前平台支持主流的IOB、IO、IOE、IOBES四种标注体系

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从本地导入模型 在新建版本时可以导入本地模型。 前提条件 已创建模型，且该模型的模型来源为“本地上传”。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击“来源”为“本地上传”的模型所在行的“新建版本”，进入“新建版本”页面。 根据页面提示填写相关信息以及上传文件： 对于图像分类、物体检测在上传文件时以及提交时进行文件校验，如校验出错，请根据提示进行修改。 对于表格数

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