模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
召回率（R）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1 值：F1 值为精确率和召回率的调和平均数，值越大越好。如果您的分类问题为单标签分类问题...
页面性能
样本数 页面采集的样本数量 平均加载时长 该页面所有样本加载时间的平均值 慢加载次数 该页面所有样本加载时间大于3秒的数量 慢加载率 慢加载率=筛选条件下的慢加载次数/筛选条件下的样本数。页面详情 查看页面加载分布 根据筛选条件，展示...
DBSCAN聚类
是 0.5[0,99999999]核心点邻域最小样本数 样本点要成为核心对象所需要的ϵ-邻域的样本数最小值。默认值是5，一般需要通过在多组值里面选择一个合适的阈值。通常和邻域的距离阈值一起调参。在“距离阈值”一定的情况下，“最小样本数”过大...
数据集管理
（2）样本分类信息：数据集中全部样本数，已标注样本数与未标注样本数统计，点击具体三个标签行右边的样本预览区域中的样本会随之进行筛选。（3）标签标注信息：数据集中每个标签的标注数，点击标签行右边的样本预览区域中的样本会随之进行...
随机森林
最大深度限制了树中节点的数量 否-1[-1,99999999]最小分割样本下限 拆分内部节点所需的最少样本数 否 2[0,99999999]节点最少样本数 在叶节点处需要的最小样本数，少于该数据不会分支 否 1[1,99999999]节点最小权重系数 在所有叶节点处...
评分卡训练
test_percentage_pos DOUBLE 统计指标：测试集上该分箱的正样本数占总正样本的比例。test_percentage_neg DOUBLE 统计指标：测试集上该分箱的负样本数占总负样本的比例。示例 推荐使用 Designer 提交评分卡训练任务，如下是一个简单的评分...
决策树
最大深度限制了树中节点的数量 否-1[-1,99999999]最小分割样本下限 拆分内部节点所需的最少样本数 否 2[0,99999999]节点最少样本数 少于该数据不会分支 否 1[1,99999999]节点最小权重系数 在所有叶节点处（所有输入样本）的权重总和中的...
箱线图
本文为您介绍 Designer 提供的箱线图。箱形图是一种用作显示一组数据分散情况的统计图。...如果采样率太低，导致每层里的样本数×采样率小于10，则会重新计算新的采样率。箱线图分布情况如下图所示。扰动点图分布情况如下图所示。
梯度提升回归树
否 2[1,10000]叶节点所含最少样本数 样本数少于该数据不会分支。否 1[1,10000]节点最小权重系数 叶子节点中样本的最小权重系数。否 0[0,99999999]最大深度 各个回归估计量的最大深度。最大深度限制了树中节点的数量。否 3[1,100]分位数 ...
通用联邦学习模板
其中，准确率指模型正确预测的样本数占总体样本数的比例；精确率指预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率指实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例；F1得分是精确率和召回率的调和平均数。AUC：用于评估二分类模型性能的一种常用...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
启动分析
参数指标 说明 横坐标 启动耗时 纵坐标 启动耗时样本数 查看启动次数和平均时间 根据筛选条件，展示崩溃分析折线图明细。参数指标 说明 启动平均时间 时间粒度内所有启动耗时样本的平均值。启动次数 时间粒度内所有启动耗时样本的数量。...
K近邻
是 分类 分类 回归 选取最近邻样本数 否 5[1,100]权重 均匀：每个邻域中的所有点均被加权。距离：权重和距离成反比，距离预测目标越近具有越高的权重 否 均匀 均匀 距离 寻找最近样本的算法 自动：根据样本数据自动刷选合适的算法。球树：...
GBDT回归
叶子节点容纳的最少样本数 取值范围为1~1000。样本采样比例 取值范围为(0,1)。训练中采集的特征比例 取值范围为(0,1)。测试样本数比例 取值范围为[0,1)。随机数产生器种子 取值范围为[0,10]。是否使用newton方法来学习 使用Newton方法的...
LightGBM算法
说明 如果某叶子节点数目小于最少样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝。subsample 训练样本占所有样本的比例。取值为浮点数。取值范围：0~1。默认值为1。说明 如果取值小于1，则只有这部分比例值的样本会参与训练。max_features 训练特征占...
GBDT二分类V2
0.6 叶节点最少样本数 否 训练每个树时，各个叶子节点至少包含的样本数量。500 最大分箱个数 否 连续特征进行离散分箱时的最大分箱个数。该值越大，进行节点分裂时越精确，但计算代价越大。32 最多类别数 否 类别型特征最多允许的类别个数...
数据探索函数
采用Shapiro-Wilk检验时，建议样本数在7~2000之间。DA"：D'Agostino's K-squared检验。KS"：Kolmogorov-Smirnov检验。test_col：必填。double类型。要检验分布形态的数据所在列。输出参数 result：double类型。在实践中一般选择显著性...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
Kohya使用方法与实践案例
此时您可以选择借助神经网络，完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面，选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...
CreateDBInstance-创建实例
说明 对于主流分析场景、数仓场景、实时数仓等场景，建议 不开启向量引擎优化。对于使用向量分析引擎用于 AIGC、向量检索等场景用户，建议 开启向量引擎优化。enabled MasterCU integer 否 Master 资源，取值如下：2 CU 4 CU 8 CU 16 CU 32...
回调及监听
bytesPerSample int 每个样本的字节数。对于PCM来说，一般使用16Bit，即两个字节。numOfChannels int 声道数。取值：1：单声道。2：双声道。sampleRate int 采样率。samplesPerSec int 每一个声道每秒的采样点数。onCaptureData：本地推流...
使用PTS测试AnalyticDB PostgreSQL版实例性能
AnalyticDB PostgreSQL版 实例已加载样本数据库，加载方式，请参见 管理样本数据集。样本数据集的具体信息以及示例查询语句，请参见 数据集信息和示例查询。AnalyticDB PostgreSQL版 的白名单已添加PTS所在的网段。本次示例中，AnalyticDB ...
ALIYUN:GPDB:DBInstance
说明 对于主流分析场景、数仓场景、实时数仓等场景，建议不开启向量引擎优化。对于使用向量分析引擎用于AIGC、向量检索等场景用户，建议开启向量引擎优化。StorageSize Integer 否 否 存储空间大小。单位GB，取值范围为50~8000。...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
DescribeInstancesOverview-查询实例概览
vpc-bp1nme44gek34slfc*PrivateIp string 专有网络 IP 地址，IP 地址可能会发生变化，请通过 ConnectionDomain（内网连接地址）进行连接。说明 实例的网络类型为经典网络时，不会返回本参数。云盘版实例不会返回该参数。172.16.49.*...
DescribeInstancesOverview-查询实例概览
vpc-bp1nme44gek34slfc*PrivateIp string 专有网络 IP 地址，IP 地址可能会发生变化，请通过 ConnectionDomain（内网连接地址）进行连接。说明 实例的网络类型为经典网络时，不会返回本参数。云盘版实例不会返回该参数。172.16.49.*...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
术语解释
启动次数 指启动（包含冷启动和热启动）耗时采集的样本数。启动设备数 指启动耗时采集的去重设备数。加载耗时 指设备加载页面所需时间。页面慢打开 指设备加载页面耗时大于3000毫秒的样本。滑动帧率 指单位时间内，设备加载页面的帧数。...
通过函数计算设置伸缩组自定义实例移出策略
弹性伸缩触发缩容活动时，系统可以根据...在函数日志的返回列表中显示伸缩活动的缩容实例为 {'InstanceIds':['i-bp11az18341u*t47v']}，与伸缩活动详情信息中显示的一致（即 Instances"i-bp11az18341u*t47v"are deleted），验证符合功能预期。
查看HTTP/网络错误
渠道占比=(筛选条件下渠道数量/渠道总数量)×100%城市 城市占比=(筛选条件下城市数量/城市总数量)×100%查看错误列表 页面列表根据筛选条件，展示了同一页面聚合后的数据，包括页面名称、样本数、平均加载时长、慢加载次数、慢加载率。...
GetUserVpcSecurityGroup-获取安全组列表
vpc-bp10xjz7c7oqjgasodihj1kx7t 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object SecurityGroupCount integer 安全组数量。9 SecurityGroupList object[]安全组列表。VpcId string 专有网络 ID。vpc-uf6tar2ohlasdhsatjln37h30bv Description ...
ListDiagnoseInfoForSingleCard-查询历史诊断记录
diagnoseTask-bp2x7tzkdl655liw3mhbg TotalCount long 总列表条目数。50 示例 正常返回示例 JSON 格式 {"RequestId":"E1E237B1-EED7-55D5-AE5F-671E642DB3B5","NextToken":"FFmyTO70tTpLG6I3FmYAXGKPd*","MaxResults":20,"DiagnoseInfo":[{...
ListAckClusters
vpcId String Query 否 vpc-bp12nu14urf0upaf4*ACK集群所在的专有网络ID。返回数据 名称 类型 示例值 描述 RequestId String F93EAA49-284F-4FCE-9E67-FA23FB4BB512 请求ID。Result Array of result 返回结果。clusterId String c5ea2c2d9a...
ListDiagnoseInfoForSingleCard-查询单卡诊断的诊断...
diagnoseTask-bp2qhwdp2n9x6zkvq*TotalCount long 总列表条目数。10 示例 正常返回示例 JSON 格式 {"RequestId":"54B48E3D-DF70-471B-AA93-08E683A1B45","NextToken":"FFmyTO70tTpLG6I3FmYAXGKPd*","MaxResults":20,"DiagnoseInfo":[{...
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