梯度提升回归树算法（GBRT）
GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多棵回归树组成，所有回归树的结论累加起来为最终结果。梯度提升（Gradient Boosting（GB））：...
为什么会空跑
场景一：周月实例空跑周期 场景二：实时生成的过期实例 场景三：设置成功实例 场景四：实例属性为空跑 场景五：临时工作流中未被选择的实例 日调度任务空跑排查方法 什么是空跑？空跑的实例任务状态显示成功（正常调度），运行日志为空，无...
诊断节点
诊断节点是诊断决策树的子节点，通过节点之间的关联，实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上，单击 故障诊断>诊断节点。单击 新建，在 新建节点 页面，配置新节点的信息，包括节点名称、描述，选择节点类型...
梯度提升决策树
本文为您介绍梯度提升决策树组件。功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，...
CREATE INDEX
B 树索引方法是 Lehman-Yao 高并发 B 树的实施。默认情况下，索引不用于 IS NULL 子句。索引定义中使用的所有函数和运算符必须是“不可变”的，其结果必须仅依赖于其参数，并且绝不会依赖于任何外部影响（例如另一个表的内容或当前时间）。...
请求处理程序（Handler）
什么是请求处理程序 FC 函数的请求处理程序，是函数代码中处理请求的方法。当您的 FC 函数被调用时，函数计算 会运行您提供的Handler方法处理请求。您可以通过 函数计算控制台 的 请求处理程序（函数入口）配置Handler。对Python语言的 FC ...
决策树
功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。...
模型可视化
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
请求处理程序（Handler）
什么是请求处理程序 FC 函数的请求处理程序，是函数代码中处理请求的方法。当您的 FC 函数被调用时，函数计算 会运行您提供的Handler方法处理请求。您可以通过 函数计算控制台，在创建或更新函数时为函数配置请求处理程序。具体操作，请...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
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...
云原生AI套件管理员运维指南
传统的方法是通过Kubernetes原生的ResourceQuota方式进行固定资源的分配。但由于小组之间资源忙闲不一，为了集群整体利用率达到最高，需要在确保用户的资源分配的基础上通过资源共享的方式来提升整体资源的利用率。以下图的公司组织结构为...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
LightGBM算法
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
XGBOOST回归
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
配置学区地图Tab列表交互
具体操作方法请参见 什么是蓝图编辑器。转换器添加完成的效果如下图所示。配置 串行数据处理 节点。右键单击名称为 小学位置判断 的 串行数据处理 节点，进入右侧 配置面板，选择面板内 其他配置 栏下方的处理方法，单击右侧箭头打开脚本...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
总览
站点数据统计：展示了治理风险数、历史风险数、巡检规则、诊断决策树数量、应急预案、演练场景、应用总数、应用覆盖率、产品总数以及产品覆盖率。单击统计数据可直接跳转至相应的业务详情列表。风险统计：今日巡检任务：展示了今日巡检任务...
随机森林
随机森林是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列...
GetTrainingJob-获取训练任务详情
{} HasModelInfo boolean 是否存有特征重要性、模式、决策树等特征信息。false ErrorCode integer 错误码。0 ErrorMessage string 错误信息。OK RequestId string 请求 ID。f8651828-609d-4de8-ab49-ab781d7fd85a 示例 正常返回示例 JSON ...
XGBoost训练
连续特征的最大分割箱数 整型数值 构建树方法为hist时，控制分箱个数，默认值为 256。树的最大深度 整型数值 树的最大深度，默认值为 6。最大节点个数 整型数值 叶节点最大个数，默认值为 0。节点的最小权重 浮点数值 节点的最小权重，默认...
CreateTrainingJob-创建训练任务
{"start_date":"20210101","end_date":"20210131"} HasModelInfo boolean 是否存有特征重要性、模式、决策树等特征信息。false ErrorCode integer 错误码。0 ErrorMessage string 错误信息。OK RequestId string 请求 ID。f8651828-609d-4...
Quick BI中指标拆解树的子节点百分比是什么意思
概述 Quick BI中指标拆解树的子节点百分比是什么意思？详细信息 在图表的所有类型中可以选择到指标拆解树图表。默认条件下子节点百分占比的意思为：以子节点的所有数据中最大的一个数据作为分母，来计算其他各个数据所占的百分比。在样式-...
ListTrainingJobs-获取训练任务列表
{\"end_date\":\"20220408\",\"op_target\":\"sms\",\"start_date\":\"20220101\"} HasModelInfo boolean 是否存有特征重要性、模式、决策树等特征信息。true ErrorCode integer 错误码。0 ErrorMessage string 错误信息。RequestId ...
INSERT、UPDATE和DELETE上的规则
一个更好的使用规则系统的方法是创建一些规则，这些规则把查询树重写成一个在真实表上进行正确的操作的查询树。要在视图 shoelace 上做这件事，我们创建下列规则：CREATE RULE shoelace_ins AS ON INSERT TO shoelace DO INSTEAD INSERT ...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
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...
解析生效测试方法
通过命令查询域名解析是否生效 一般常用的命令查询方法是dig或nslookup，判断方法是DNS查询返回的结果如何和您在云解析DNS中设置的一致，则代表解析已生效，如果不一致，则看下缓存时间，可以等待缓存到期后再进行测试。dig命令安装下载...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
概述
集合方法是一系列返回有关集合的信息的函数或对集合进行操作的过程，集合方法可以出现在PL/SQL除了SQL语句中的任何位置。集合方法使集合更易于使用，并且使您的应用程序更易于维护。方法 子程序类型 语法 描述 DELETE 过程 collection....
基本对象概念
方法 方法是对象类型中定义的 SPL 存储过程或函数。方法可分为三种常规类型：成员方法 – 在对象实例的上下文中运行的存储过程或函数。成员方法可访问它们运行所在的对象实例的属性，并且可更改这些属性。静态方法 – 独立于任何特定对象...
创建对象类型
成员方法 成员方法是在某一对象类型中定义的函数或存储过程，只能通过该类型的实例进行调用。成员方法可访问它们运行所在的对象实例的属性，并且可更改这些属性。以下对象类型规格创建emp_obj_typ对象类型：CREATE OR REPLACE TYPE emp_obj...
概述
内置平台模型 内置平台模型，即PolarDB for AI提供的自研平台类模型，会集成到 PolarDB 中发布，如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...
组件操作
组件树shift范围选择 快捷键组件树shift范围选择，长按shift点击组件 组件树全部选择 快捷键Ctrl/Cmd+A全选组件树 菜单栏解释如下表：操作名称 说明 复制 复制 粘贴 粘贴 删除 删除 锁定 锁定后不可编辑，不可在画布中选中，可通过组件树上...
使用内存热点诊断堆内存使用高的问题
由于该较宽栈顶即为所分析应用自身定义的方法行，因此，com.alibaba.cloud.pressure.memory.FixedRateAllocAction.runBusiness()方法是该火焰图所采集时段内资源占用较大的显著瓶颈所在，可以根据相关方法名，对业务中相关方法的逻辑进行...
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