GetWebHostingUploadCredential ...这个接口有什么作用？
问题描述 GetWebHostingUploadCredential-获取静态网站托管的上传文件凭证 这个接口是干什么用的，获取到文件上传凭证可以干什么？解决方案 GetWebHostingUploadCredential这个接口是专门用于获取文件上传凭证的，在控制台的静态网站托管...
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...
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...
梯度提升决策树
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，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
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...
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...
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）
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，也不必关心特征之间是否相互依赖，能很好的处理字段缺失的数据，健壮性好。使用场景 GBDT通常...
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...
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...
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...
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 ...
功能发布记录
风险事件详情页页面优化 详情页支持返回关联的诊断决策树。详情页支持计算并展示应用诊断、链路诊断。详情页跳转支持展示执行历史。详情页展示告警对应的指标，可直观获知风险进度。告警风险事件支持展示时序图 告警风险事件支持展示时序图...
Prompt最佳实践
请根据《中华人民共和国民法典》中关于合同法的相关规定，解释合同解除的条件。参考内容如下：·法律条文：[提供《中华人民共和国民法典》中关于合同解除的具体法律条文]企业如何建立和维护一个有效的质量控制流程?请根据ISO 9001质量管理...
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...
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...
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...
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...
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...
GBDT回归
梯度渐进回归树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性回归场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 ...
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...
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 ...
INSERT、UPDATE和DELETE上的规则
没有条件，有 ALSO 或 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上增加原始查询树的条件给出了条件，有 ALSO 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和原始查询树的条件给出了条件，有 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和...
如何定义Manifest
什么是Manifest Manifest的概念来源于gpt plugin，gpt plugin中Manifest是一个文件，文件存储对于一个插件的所有描述，包括插件相关的API出入参、插件作用等关键信息，大模型会根据Manifest的信息知晓当前的插件可以完成什么（What），什么...
规则vs触发器
许多触发器可以干的事情同样也可以用PostgreSQL规则系统来实现。目前不能用规则来实现的东西之一是某些约束，特别是外键。可以放置一个合格的规则在一列上，这个规则在列的值没有出现在另一个表中时把命令重写成 NOTHING。但是这样做数据就...
PolarDB并行查询
为什么要用这种方式呢？还是和MySQL本身机制相关，MySQL的优化和执行是耦合在一起的，并没有一个清晰的边界，也就是在优化过程中构建了相关的执行结构。所以没有办法根据一个独立的计划描述，直接构建出各个物理执行结构，只能从串行计划中...
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...
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...
1、什么是敏捷研发？
向产品团队澄清诉求内容 跟进原始诉求的交付进度 原始诉求完成开发后进行验收 产品团队：评估业务团队提交的原始诉求，与业务团队共同决策是否承接 对于承接的原始需求，创建或者关联依赖的产品需求 产品需求完成交付后通知业务团队进行...
数据开发：开发者
您可通过如下两种方式创建：方式一：基于目录树创建 在目录树的 业务流程 中找到步骤一创建的业务流程。右键单击所需引擎，在 新建节点 下选择合适节点。方式二：基于业务流程面板创建 在目录树的 业务流程 中找到步骤一创建的业务流程。...
地图容器（v3.x版本）
法线贴图 地图水体的法线贴图样式，目前只有一种样式可选。光照颜色 水体的光照颜色。光照方向 拖动滑块，设置水体在x、y、z三个方向的光照范围。流动速度 拖动滑块，设置水体在水平和垂直方向的流动速度值，取值范围-100~100。波浪大小 ...
最佳实践
在提供用能数据的盘点、查询、分析的基础上，可结合阿里云的算法能力为企业提供负荷预测、用能异常、用能建议，辅助企业管理人员进行用能优化的决策，帮助企业实现节能减排。制造业中小企业案例-杭州华聚复合材料有限公司 能耗管理助力华聚...
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...
Dataphin中任务调度配置中输出名和节点名有什么区别
节点名、任务名、文件名基本是一样的，相当于一个别名，在一个目录下唯一，没有其他业务逻辑了，也就是用于在目录树里查看、搜索用的。在运维调度那里也可以通过节点名搜节点，只不过可能搜到不止一个，但是用节点输出名称就只会搜到一个。...
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_...
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...
常见问题
移动测试Flutter_App安装后启动崩溃 性能测试报告中为什么android的FPS比iOS低 移动测试App启动就闪退，并提示修复完毕或检测到应用可能已损坏 移动测试录屏时输入密码黑屏问题 移动测试服务提供哪些测试项目？iOS远程真机出现花屏时如何...
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