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...
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 ...
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，...
错误响应
当您访问图片处理服务出现错误时，图片处理服务会将相应的错误码和错误信息返回给您，以帮助您定位与处理问题。图片处理服务错误的响应格式 错误响应的消息体例子：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 decoding....
错误响应
当您使用文件处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文件处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,The parameter OctreeOption is ...
错误响应
当用户访问图片处理服务出现错误的时候，图片处理服务会返回给用户相应的错误码和错误信息，以帮助用户定位与处理问题。错误响应 图片处理服务错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 ...
错误响应
当您使用文档处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文档处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
错误响应
当您使用媒体处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 媒体处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
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...
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...
概述
典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法（K-Means）随机森林回归算法（Random Forest Regression）梯度提升回归树算法（GBRT）梯度提升决策树算法...
组件参考：所有组件汇总
随机森林 该组件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。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
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...
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。...
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...
诊断决策树
编辑决策树 在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树名称进入详情页，单击 编辑 即可直接对决策树中各个节点进行增加、修改与删除操作。执行诊断决策树 您可以通过以下任一方式执行诊断决策树：在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树 ...
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...
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...
机器学习（MADlib）
插件简介 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...
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...
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）
基于决策树类（GBDT）算法对生成特征（信息价值，特征重要性和相关性等）进行排序做特征选择。AutoFE使用流程 预处理 将不同数据源（ODPS/OSS/HDFS/本地）读取的数据进行处理，根据具体需求和数据规模进行采样，目前服务仅支持ODPS，单机版...
诊断报告
诊断报告详情包括两部分：基本信息：包括诊断决策树的执行 ID、执行开始与结束时间、总耗时、诊断结果、所属诊断计划以及执行人。决策树：在 决策树 区域，可以查看该诊断决策树的执行流程，以及各个节点的执行状态（未执行/执行中/诊断...
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...
在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务
使用XGBoost训练梯度提升决策树。NoteBook代码的执行过程如下：准备数据集。本案例的Shell脚本会默认下载2000年的抵押贷款回归训练数据（mortgage_2000_1gb.tgz）。设定相关参数。参数名称 说明 start_year 指定选择训练数据的起始时间，...
ECS选型最佳实践
购买ECS实例之前，您需要结合性能、价格、工作负载等因素，做出性价比与稳定性最优的决策。本文主要介绍如何结合实际业务场景选购阿里云云服务器ECS。重要 本文主要介绍如何选择企业级实例规格族，不包括入门级（共享型）规格族。有关入门...
Prompt最佳实践
Prompt 工程简介 Prompt（提示词）是一个指令、问题或者语句，能被 用来引导或指示一个语言模型生成特定的文本输出。Prompt是用户与语言模型交互的起始点，它告诉模型用户的意图，并且期望模型能以有意义且相关的方式回应。通过精心设计的...
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，...
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更多信息，请参见 欠费说明。如果由于安全原因账号被禁用，您可以参考安全违规处理...更多信息，请参见 安全违规处理帮助与常见问题。如果未开通OSS服务，您可以登录 OSS控制台 进行开通。说明 如果您对账号被禁用有疑问，可以联系 技术支持。
金融大数据
架构优势：提供了结构化与非结构化数据的融合方案 满足了同时存在离线、在线、流数据的业务场景 解决了大数据平台的集成问题 为大数据平台的开发与管理提供了高效方案 金融风险控制方案 金融风险控制解决方案通过大数据画像、机器学习、...
核心自治技术案例解析
您可以采集各种数据，比如从链路上采集数百个数据库性能指标和从链路上采集已加载SQL语句的查询日志，海量数据的离在线处理与存储，基于机器学习和数据库领域预测算法，实现各业务数据库实例的持续模型训练，实时模型预测和实时异常检测...
数据加工延迟问题排查与处理
本视频介绍数据加工延迟问题的排查与处理方法。
常见问题
only问题的排查与处理方法 集群负载不均问题的分析方法及解决方案 通过手动迁移shard均匀分布热点数据的解决方案 指标含义与异常处理建议 fielddata内存使用率高问题的排查与处理方法 重启变更报错：集群状态不健康或存在close索引，不能...
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...
简单清晰
避免页面上出现其它与用户的决策和操作无关的干扰因素。mPaaS 小程序服务大多是以任务为导向的，旨在帮助用户达成某个确定的任务目标，如：转账、缴费等。在任务导向类的页面中，这个原则显得尤为重要，因为我们希望用户可以专注而且快速地...
推荐解决方案综述
为了降低阿里云用户应用深度学习解决推荐问题的难度，PAI推出了EasyRec算法包，包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法，可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署模型，详情请参见 使用EasyRec...
支持的云服务
基于MaxCompute的数据仓库能力，您可以与阿里云其他产品集成，实现可视化开发、数据存储、数据迁移、机器学习、业务决策等能力，构建满足实际业务需求的解决方案。本文为您介绍支持与MaxCompute集成的各阿里云产品信息。MaxCompute支持集成...
Contextual Bandit 算法
算法概要描述 Bandit 算法能较好地平衡探索和利用问题(E&E 问题)，无须事先积累大量数据就能较好地处理冷启动问题，避免根据直接收益/展现实现权重计算而产生的马太效应，避免多数长尾、新品资源没有任何展示机会。利用 Bandit 算法设计的...
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