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 ...
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，...
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...
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...
LightGBM
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
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...
梯度提升回归树算法（GBRT）
前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。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...
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，...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
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...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
风险事件
告警指标：应急分析：风险事件关联了诊断决策树时，该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应：包括未响应和已响应的成员。应急过程：展示了当前风险应急处理的流程与进展（发现风险>应急过程>应急完成）以及应急处理...
诊断规则
通过故障诊断平台，运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计，即故障诊断决策树。而后，在实际故障发生时，即可执行自动化、标准化的故障排查，并直接输出诊断报告，反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率，实现...
群体稳定性指标PSI
dt：决策树分箱。kmean：基于k均值聚类分箱。categorical_feature：类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号（,）分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...
特征编码
功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号...
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 ...
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...
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...
使用Hologres实现分页
分页决策树 分页SQL命令语法如下。SELECT.FROM.ORDER BY key LIMIT N OFFSET S SQL实现原理：对于扫描出来的记录，按照 key 排序，取 TOP N+S 条记录（通过部分排序 PARTIAL SORT 实现），然后丢弃前S条记录，返回剩下的N条记录。在分页...
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 ...
MapReduce
机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐：用户单击（CTR）和购买行为（CVR）预测。MapReduce流程...
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...
SQL优化技术
性能跟踪的算法基于决策树模型，包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪，对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比，综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化，默认跟踪时间为24小时，没有回滚，则认为...
开始监控支付宝小程序
本文介绍如何使用ARMS前端监控开始监控支付宝小程序，以及相关的通用配置、API方法和进阶场景。背景信息 关于支付宝小程序的背景信息，请参见 支付宝小程序。基础使用方法 基础方法包含引入npm包并初始化、上报和设置安全域名这三个步骤：...
查询与分析日志的常见报错
本文介绍查询与分析日志的常见报错及对应的解决方法。line 1:44:Column 'XXX' cannot be resolved;please add the column in the index attribute 报错原因 未对XXX字段建立索引。解决方法 为目标字段设置索引，并开启统计功能。具体操作，...
开始监控钉钉小程序
本文介绍如何使用ARMS前端监控开始监控钉钉小程序，以及相关的通用配置、API方法和进阶场景。背景信息 关于钉钉小程序的背景信息，请参见 钉钉小程序。操作步骤 操作步骤包括引入npm包并初始化、上报和设置安全域名。引入npm包并初始化。在...
开始监控微信小程序
本文介绍如何使用ARMS前端监控开始监控微信小程序，以及相关的通用配置、API方法和进阶场景。背景信息 关于微信小程序的背景信息，请参见 微信小程序。基础使用方法 基础方法包含获取微信小程序监控SDK并初始化、上报和设置安全域名这三个...
开始监控其他类别小程序
大部分日志上报API与Web端监控SDK一致，其他API的使用方法如下：如需发送当前页面的PV数据，则在Page的 onShow 方法下调用 pageShow()方法。说明 请勿与 hookPage()方法同时使用此方法，否则会造成PV类日志重复上报。import Monitor from '...
Python 3 UDTF
调用方法如下：在归属MaxCompute项目中使用自定义函数：使用方法与 内建函数 类似，您可以参照内建函数的使用方法使用自定义函数。跨项目使用自定义函数：即在项目A中使用项目B的自定义函数，跨项目分享语句示例：select B:udf_in_other_...
Python 2 UDTF
调用方法如下：在归属MaxCompute项目中使用自定义函数：使用方法与 内建函数 类似，您可以参照内建函数的使用方法使用自定义函数。跨项目使用自定义函数：即在项目A中使用项目B的自定义函数，跨项目分享语句示例：select B:udf_in_other_...
Python 3 UDAF
调用方法如下：在归属MaxCompute项目中使用自定义函数：使用方法与 内建函数 类似，您可以参照内建函数的使用方法使用自定义函数。跨项目使用自定义函数：即在项目A中使用项目B的自定义函数，跨项目分享语句示例：select B:udf_in_other_...
常见问题
本文介绍使用数据迁移工具ossimport的常见问题及解决方法。通用说明 本文提到的所有涉及ossimport的命令均为简写，实际操作时，需补全命令。Windows系统需加上 console.bat 进行补全，例如 submit 实际为 console.bat submit。Linux系统...
UDF开发（Java）
调用方法如下：在归属MaxCompute项目中使用自定义函数：使用方法与 内建函数 类似，您可以参照内建函数的使用方法使用自定义函数。跨项目使用自定义函数：即在项目A中使用项目B的自定义函数，跨项目分享语句示例：select B:udf_in_other_...
iOS端接入
实例方法会直接调用，实例方法会先创建一个实例，然后在实例上调用。方法名与JSBridge调用的HandlerName相同，这里为firstAPI和secondAPI。第一个参数为NSDictionary*，是JS传入的参数对象。第二个参数为 id，是JSBridge的调用上下文。在...
如何使用自定义组件
本文通过案例介绍了自定义组件的使用方法。案例介绍 有时候，我们为了更快捷的开发应用，可能需要用自己封装的自定义组件。案例实现 自定义组件 本地组件 打开编辑器进入代码开发页面，点击右侧的工程面板，右击一个文件夹，选择新建流程。...
如何优化数据导入导出
mysqldump工具使用示例 mysqldump工具可以连接到本地或远程服务器，详细使用方法请参见 使用mysqldump导入导出数据。导出数据示例：mysqldump-h ip-P port-u usr-pPassword-default-character-set=utf8mb4-...
风险识别通用资源包
适用场景 通用资源包仅支持抵扣风险识别按量付费模式下产生的按量付费账单，购买后不支持使用决策引擎的自主配置功能。适用于以下业务场景：使用风险识别按量付费模式；需求量级较高、或使用规模较大，需要降低费用。计费周期 通用资源包...
DAO 存储
用 insertItem 方法写入一个数据，获取它的索引，再用该索引把写入的数据读出来。NSString*filePath=[[NSBundle mainBundle]pathForResource:@"demo_config"ofType:@"xml"];id<DemoProtocol>proxy=[[APDataCenter defaultDataCenter]...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您