诊断决策树
编辑诊断决策树，否则节点将无法执行。单击目标诊断决策树名称进入详情页，开始编辑决策树。单击 添加初始节点，在右侧窗口中，输入节点名称，选择之前创建好的诊断节点，单击 确定。单击添加的初始节点右侧的加号图标（），即可在新窗口中...
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...
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 ...
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...
视图和规则系统
CREATE VIEW myview AS SELECT*FROM ...连接树展示了 t1 和 t2 之间的一次简单连接。结果是，两个查询树生成相似的执行计划：它们都是两个表的连接。对于 UPDATE 语句，规划器把 t1 缺失的列加到目标列并且最终查询树读起来是：UPDATE t1 ...
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，...
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...
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...
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 ...
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...
决策树
本文为您介绍决策树组件。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...
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...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
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...
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...
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...
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，...
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...
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...
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...
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...
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...
表表达式
然后，为 T1 中每一个无法在连接条件上匹配 T2 里任何一行的行返回一个连接行，该连接行中 T2 的列用空值补齐。因此，生成的连接表里为来自 T1 的每一行都至少包含一行。RIGHT OUTER JOIN 首先，执行一次内连接。然后，为 T2 中每一个无法...
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...
Navicat连接RDS MySQL等数据库
本文介绍如何通过第三方数据库管理工具Navicat连接RDS数据库，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB。说明 阿里云官方已推出数据管理服务DMS（Data ...常见问题 无法连接RDS实例的问题解决方法，请参见 解决无法连接实例问题。
Navicat连接RDS MySQL等数据库
本文介绍如何通过第三方数据库管理工具Navicat连接RDS数据库，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB。说明 阿里云官方已推出数据管理服务DMS（Data ...常见问题 无法连接RDS实例的问题解决方法，请参见 解决无法连接实例问题。
Navicat连接RDS MySQL等数据库
本文介绍如何通过第三方数据库管理工具Navicat连接RDS数据库，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB。说明 阿里云官方已推出数据管理服务DMS（Data ...常见问题 无法连接RDS实例的问题解决方法，请参见 解决无法连接实例问题。
无法连接ECS实例中自建的MySQL服务器
未授权导致无法连接MySQL服务 监听地址错误导致无法连接MySQL服务 连接时报“Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet'”错误 版本问题导致无法连接MySQL服务 未授权导致无法连接MySQL服务 问题现象 在...
如何处理RDS PostgreSQL实例连接数过多
连接数过多会导致客户端无法连接到RDS PostgreSQL数据库，您可以查看允许的最大连接数并结束掉不需要的连接。问题描述 连接数过多导致客户端无法连接到RDS PostgreSQL数据库，并提示以下错误。FATAL:remaining connection slots are ...
使用FileZilla连接云虚拟主机报错
使用FileZilla工具连接云虚拟主机时，可能会因为同一时间内来自同一客户端IP的连接数已经超过3次，从而出现 连接被服务器关闭 和 无法连接到服务器 的错误提示。本文介绍这种情况的可能原因和解决方案。问题现象 使用FileZilla工具连接云...
自助诊断连接
背景 当您购买RDS实例后，可能会遇到无法连接实例的问题，大部分情况是因为网络不通。因此，我们提供了连接自助诊断工具，帮助您快速解决这类问题。应用场景 当您无法连接RDS实例时，可以通过自助诊断工具排查并处理问题。技术实现 实例...
无法连接Windows实例
问题原因 无法连接Windows实例的原因较多，不同的问题原因均可能导致无法连接Windows实例。此处列举较为常见的问题原因，具体原因以现场排查结果为准。防火墙配置异常。远程访问端口的配置异常。CPU负载过高。安全组公网规则错误。修改管理...
无法连接云数据库HBase
问题原因 无法连接云数据库HBase的原因如下：客户端到云数据库HBase的网络异常。白名单未配置或配置错误。解决方案 请执行以下操作排查解决：检查客户端到云数据库HBase的网络是否畅通，详情请参见 连通性检测。注意：云数据库HBase为了...
无法连接云数据库OceanBase的解决方法
问题原因 无法连接OceanBase的原因如下：连接数据库的信息错误。客户端到云数据库OceanBase的网络异常。白名单未配置或配置错误。解决方案 请执行以下操作排查解决：检查连接数据库的信息是否正确，详情请参见 获取连接参数。说明：默认...
常见问题
ECS实例无法连接 PolarDB 集群的常见原因如下：集群白名单未配置或配置有误。如果使用本地公网进行连接，需要检查本地公网出口IP地址是否会变化；用户未创建数据库账号或当前数据库账号没有访问数据库的权限；私网、公网地址使用错误；网络...
如何处理RDS MySQL连接数被打满的情况
问题描述 连接数满会导致客户端无法连接到RDS MySQL数据库。问题原因 空闲连接过多。活动连接过多。解决方案 说明 如果对实例或数据有修改、变更等风险操作，务必注意实例的容灾、容错能力，确保数据安全。如果对实例（包括但不限于ECS、...
连接云虚拟主机中MySQL数据库时出现“Too many ...
应用程序连接MySQL数据库时，可能会因为没有及时释放MySQL数据库的连接，使得连接数堆积且连接数量过多，从而导致新的连接请求无法连接到MySQL数据库，出现 Error:Too many connections 报错信息。本文介绍这种情况的可能原因和解决方案。...
自助诊断连接
当您购买RDS实例后，可能会遇到无法连接实例的问题，大部分情况是因为网络不通，您可以通过自助诊断工具排查并处理问题。本文介绍RDS实例内网和外网连接的自助诊断方法，帮助您快速解决这类问题。技术实现 实例连接诊断是检测从连接发起方...
自助诊断连接
当您购买RDS实例后，可能会遇到无法连接实例的问题，大部分情况是因为网络不通，您可以通过自助诊断工具排查并处理问题。本文介绍RDS实例内网和外网连接的自助诊断方法，帮助您快速解决这类问题。技术实现 实例连接诊断是检测从连接发起方...
常见问题
连接FTP Server时提示无法连接到服务器 问题现象 提示：严重错误，无法连接到服务器。问题原因 输入的AccessKey ID和AccessKey Secret有误。所用的AccessKey信息为RAM用户的AccessKey，但RAM用户没有访问OSS的权限。解决方法 输入正确的...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您