查看预测规则效果

如果伸缩组已设置了预测规则类型的伸缩规则,则您可以通过本文操作查看弹性伸缩的预测规则效果。背景信息 伸缩组设置了预测规则类型的伸缩规则后,您可以在伸缩规则详情中查看预测规则计算出的结果,评估是否符合预期,以判断是否需要做...

Quick BI散点图如何预测数据

(2)单击添加预测,选择预测字段及显示颜色,单击确定,即可为选择的字段设置了预测数据显示功能。(3)添加数据预测后,图表中会显示预测数据的趋势图,从图中可以得到预测的数据值。更多信息 分析预警 适用于 产品名称:Quick BI 产品...

Smart Metrics Holiday功能

使用Holiday功能前:使用Holiday功能后:可以看到,在使用Holiday功能之后,Smart Metrics对发布时段指标的特征进行捕捉,并对未来发布时段的指标特征进行了预测。Holiday功能有效降低了发布时段内指标异常引发的误告警,同时,对于非发布...

模型配置

在复购预测中,需要先完成模型配置,当且仅当模型执行成功后,可基于模型进行复购预测。模型训练成功后,您可以查看训练中前10个最重要的特征,并通过模型验证了解该模型的准确率、召回率预期。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为...

SmartMetrics Holiday功能

使用Holiday功能前:使用Holiday功能后:可以看到,在使用Holiday功能之后,SmartMetrics对发布时段指标的特征进行捕捉,并对未来发布时段的指标特征进行了预测。Holiday功能有效降低了发布时段内指标异常引发的误告警,同时,对于非发布...

伸缩规则概述

注意事项 创建伸缩规则时,如果您选择了预测规则类型,请注意以下事项:预测规则需要至少24小时的监控数据才会有预测结果产生。如果您修改了预测规则的 目标值,当前的预测任务会被清空,新的预测任务会在1小时内自动生成。预测规则会自动...

人群预测

请注意 实际预测人数,该数据为人群来源受众中参与了预测的人数,受众的其余用户未能参与预测,为 无效用户。参与预测用户的要求为:在算法模型使用的行为数据集中匹配到该用户ID,且该用户在近1年内有购买行为记录。在从预测结果筛选受众...

Quick BI面积图添加了预测线但是只显示橙色点

问题描述 Quick BI面积图添加了预测线但是只显示橙色点。问题原因 因为数据中日期太少了。解决方案 日期至少需要14天就可以显示预测线。适用于 Quick BI

预测函数

本文档主要介绍了预测函数(Predictors)的语法结构、语法说明以及使用示例。HOLT_WINTERS()使用Holt-Winters的季节性方法返回N个预测的field value。HOLT_WINTERS()可用于:预测时间什么时候会超过给定的阈值。将预测值与实际值进行比较,...

专属解决方案

而预实分析则是在事前、事中和事后预算和实际发生对比分析的基础上增加了预测视角。此外,将云的预算管理纳入进来之后,企业的全面预算才算是补齐了最后一块短板,全面预算才有了切实的管理意义。从我们的实践来看,数字化云上预算管理的...

类目预测功能介绍

类目预测基本原理 类目预测的目标是预测搜索的query与类目的相关度,它需要用到历史query数据、点击行为数据、类目下的物品信息数据。具体来说是把之前搜过的query收集起来,结合搜索后的点击行为数据,与类目下的物品信息联系起来,刻画...

更换集群损坏的本地盘

sudo chmod 000$mount_path 重要 如果不执行取消挂载操作,在维修完成并恢复隔离后,该本地盘的对应设备名会发生变化,可能导致应用读写错误的磁盘。更新fstab文件。备份已有的/etc/fstab 文件。删除/etc/fstab 文件中对应磁盘的记录。...

阈值检测

告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据,计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且,ARMS提供了指标详细信息,您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值,以适配实际业务需求。相关...

阈值检测

告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据,计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且,ARMS提供了指标详细信息,您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值,以适配实际业务需求。相关...

区间检测

告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据,计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且,ARMS提供了指标详细信息,您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值,以适配实际业务需求。相关...

区间检测

告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据,计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且,ARMS提供了指标详细信息,您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值,以适配实际业务需求。相关...

阈值检测

告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据,计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且,ARMS提供了指标详细信息,您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值,以适配实际业务需求。相关...

区间检测

告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据,计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且,ARMS提供了指标详细信息,您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值,以适配实际业务需求。相关...

GetInstanceMissingIndexList-查询RDS SQL Server实例...

10000 AvgTotalUserCost string 否 平均开销节约百分比(预测建立了缺失索引后,用户的平均 CPU 开销节约百分比。筛选条件。输入格式为 运算符+分割服“|”+平均开销节约百分比,例如筛选条件设置为查询平均开销节约百分比小于等于 10%时,...

索引缺失

用户平均开销节约 预测建立了缺失索引后,用户的平均CPU开销节约百分比。用户性能提升%预测建立了缺失索引后,用户的平均查询性能提升百分比。用户最后查找时间 缺失索引用户最后的查找时间点。索引创建语句 创建缺失索引的语句,用户可以...

DAS Auto Scaling弹性能力

基于预测和机器学习的时序异常检测算法,目前的时序异常检测算法可提供周期性检测、转折点判定和连续异常区间识别等功能,目前对线上70w+的数据库实例进行1天后数据预测,误差小于5%的实例占比稳定在99%以上,并且预测14天之后的误差小于5%...

类目预测功能使用

流程介绍 温馨提示:图中的内容必须都配置上,类目预测才会生效。流程演示 创建并训练类目预测模型 在左侧导航栏中,进入排序配置->类目预测页面,点击“创建”,进入创建流程。进入创建流程后,需要填入模型名称,数据类型,商品ID,商品...

PAI-TF概述

PAI-TF拥有服务化、分布式调度、全局计算调度、GPU卡映射及模型在线预测等特点。警告 公共云GPU服务器即将过保下线,您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练,请前往DLC提交任务,具体操作请参见 创建训练任务。...

类目预测干预词典

使用介绍 目前支持对训练出的类目预测模型进行人工干预。用户实现干预操作的过程与查询分析干预类似,通常有以下三步:1.创建干预词典。用户通过 控制台->功能扩展->词典管理,进入查询分析干预词典页后,点击页面右上角的“创建”。选择了...

隔离损坏的本地盘

背景信息 隔离损坏的本地盘仅支持大数据型实例,隔离损坏的本地盘系统事件包括以下事件:本地磁盘出现损坏告警(Disk:ErrorDetected)因系统维护隔离盘(SystemMaintenance.IsolateErrorDisk)因系统维护重启实例并隔离盘...

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...

多分类评估

预测分类结果列 预测分类列,一般情况下,该参数的字段名为prediction_result。高级选项 如果选中 高级选项 复选框,则 预测结果概率列 参数生效。预测结果概率列 用于计算模型的logloss,且仅对随机森林模型有效,其他模型设置后可能会报...

阿里云云上成本管理解决方案白皮书

成本预测 在“预算管理”和“成本分析”中,可以查看未来成本预测,用于编制预算或分析未来趋势。节省计划购买方案优化“节省计划购买方案优化”是根据您的历史消费数据,通过消费预测算法、优化建议算法得出的结果,可以作为购买参考,...

AHPA Controller

容器服务ACK支持AHPA(Advanced Horizontal Pod Autoscaler)的弹性能力,满足在应用具备周期性的情况下,通过弹性预测进行资源预热,解决您在服务使用中遇到的弹性滞后问题。您可以通过安装AHPA Controller使用AHPA弹性预测能力。本文介绍...

管理材质资源

原理化BSDF材质:原理化BSDF材质是PBR材质的拓展,增加了额外的参数,以模拟更复杂和精确的物理特性。菲涅尔条纹材质:TwinFabric提供的一种基于菲涅尔反射的透明材质,用于渲染条纹,不受光照影响。贴花材质:用于在物体表面添加细节和...

梯度提升回归树

计算逻辑原理 GBRT是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,合并许多弱学习器,每棵树只能对部分数据做出好的预测,所有树的结论累加起来得到最终结果。因为添加的树越来越多,可以不断迭代提高性能,所以GBRT是一种泛化能力较强的算法...

梯度提升决策树

计算逻辑原理 GBDT是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,每棵树只能对部分数据做出好的预测,所有树的结论累加起来得到最终结果,因此,添加的树越来越多,可以不断迭代提高性能。是一种泛化能力较强的算法。参数说明 IN端口-输入...

Lasso回归预测

Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测,比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 Lasso...

组件参考:所有组件汇总

K近邻 该组件进行分类的原理是针对预测表的每行数据,从训练表中选择与其距离最近的K条记录,将这K条记录中类别数量最多的类,作为该行的类别。逻辑回归多分类 该组件是一个二分类算法,PAI提供的逻辑回归可以支持多分类,且支持稀疏及稠密...

PAI-EasyVision简介

PAI-EasyVision(视觉智能增强算法包)提供多种模型的训练及预测功能,旨在帮助计算机视觉应用开发者方便快捷地构建视觉模型并应用于生产。随着深度学习技术的快速发展,计算视觉技术已经跨入大规模商业化应用阶段。对于视觉AI应用开发者而...

拒绝推断

算法原理 拒绝推断方法需要根据输入的包含真实标签和预测结果的训练数据(又称为授信数据),给缺少真实标签但包含预测结果的数据加上合适的标签,没有真实标签的数据又称为拒绝数据。该算法提供以下四种拒绝推断方法。模糊法 模糊法...

基于GPU指标实现AHPA弹性预测

AHPA可以根据从Prometheus Adapter获取到的GPU利用率数据,结合历史负载趋势和预测算法,提前预估未来的GPU资源需求,并自动调整Pod副本数量或者GPU资源分配,确保在GPU资源紧张前完成扩容操作,而在资源闲置时及时缩容,从而达到节省成本...

基于GPU指标实现AHPA弹性预测

AHPA可以根据从Prometheus Adapter获取到的GPU利用率数据,结合历史负载趋势和预测算法,提前预估未来的GPU资源需求,并自动调整Pod副本数量或者GPU资源分配,确保在GPU资源紧张前完成扩容操作,而在资源闲置时及时缩容,从而达到节省成本...

模型说明

适用于标注语料有限的场景,训练和预测时间较长。StructBERT 分类模型【推荐】阿里巴巴达摩院自研的alicemind模型体系,主要原理为使用 StructBERT模型 从大量无标注语料进行预训练,精度较高,推理速度较慢。StructBERT小样本分类:基于...

ECS系统事件汇总

SystemMaintenance.IsolateErrorDisk 因系统维护隔离盘 严重 Instance:SystemMaintenance.IsolateErrorDisk:Inquiring:因系统维护隔离盘问询中 Instance:SystemMaintenance.IsolateErrorDisk:Executing:因系统维护隔离盘执行中 ...
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