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。...
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，...
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 ...
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
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）
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，由多棵回归树组成，所有回归树的结论累加起来为最终结果。梯度提升（Gradient Boosting（GB））：...
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...
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...
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...
将AI模型推理结果写回数据库
什么是AAT 一张含有AI模型或推理数据列的表被称为 AAT。示例如下：图1中的表为原表，其中，TripID为主键，Airline、Flight、AirportFrom、AirportTo、DayOfWeek、Time和Length为一次航班飞行的相关信息。图2中的表为图1中表的AAT，表中的...
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 ...
Prompt最佳实践
请解释人工智能是什么，包括它的主要组成部分是什么，以及这些组成部分如何协同工作来完成复杂任务。b.角色指定：指定模型应扮演的角色，这有助于设定LLM回答的特定的语气和风格。无角色指定 有角色指定 解释光合作用的过程。作为生物教师...
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...
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...
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...
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 ...
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...
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...
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...
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...
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...
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 ...
组件操作
注意：告警、自由绘图以及圆形扇形等组件无缩放对齐，只可拖拽对齐 使用右键菜单操作 组件树上的操作 在页面开发工作台中，组件树是页面中用到组件名称的汇总列表，支持模糊搜索。可拖拽修改组件的层级。可单选某个组件、组合中的某个子...
Quick BI中指标拆解树的子节点百分比是什么意思
概述 Quick BI中指标拆解树的子节点百分比是什么意思？详细信息 在图表的所有类型中可以选择到指标拆解树图表。默认条件下子节点百分占比的意思为：以子节点的所有数据中最大的一个数据作为分母，来计算其他各个数据所占的百分比。在样式-...
权限说明
空间文件权限介绍 权限示意图 概念解释：用户树是指用户和团队之间的关系构建出来的树状结构，有上下层级的关系（一个用户可以作为多个团队的成员，一个团队只能作为一个团队的成员）。文件树是指文件和文件夹之间的关系构建出来的树状结构...
权限管理
基本概念 示意图 用户树是指用户和团队之间的关系构建出来的树状结构，有上下层级的关系（一个用户可以作为多个团队的成员，一个团队只能作为一个团队的成员）。文件树是指文件和文件夹之间的关系构建出来的树状结构，有上下层级的关系...
决策引擎简介
下图是决策引擎的使用步骤：如何购买？决策引擎的售卖为包月包年预付费售卖，如需购买请联系销售。您也可以通过 产品购买页 自助下单。注意 如果您之前未授权过日志服务权限，则需要在购买后刷新页面，点击“去授权”按钮，为风险识别系统...
线性规划-专题多篇
生产调度：Flow Shop 调度优化下界估计问题 Flow Shop 是调度领域中的经典模型：给定一组机器和一批工件，要求解的决策是工件之间的先后顺序，优化的目标为完成所有加工的时间（降低成本）。本地版Python代码>4.广告流量分配：曝光和转化...
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 ...
混合检索使用指南
如果右子树是Ann Index Scan，说明除了Bitmap外没有其他结构化条件下压。反之会出现Ann Index Scan with filter。混合检索使用方法 AnalyticDB PostgreSQL版 向量数据库混合查询既支持结构化字段过滤，也支持半结构化字段过滤，同时也支持...
概述
层次结构通常由一个倒置的树形结构表示。该树由相互连接的节点组成。每个节点可连接到一个或多个子节点，也可不连接到子节点。每个节点都连接到一个父节点，但没有父级的顶级节点之外。此节点为根节点。每个树都只有一个根节点。没有任何子...
云原生AI套件管理员运维指南
配额树是配置多层级约束的资源，供Capacity Scheduling Plugin使用。可以确保用户资源分配的基础上通过资源共享的方式来提升集群的整体资源利用率。云原生AI套件的用户一一对应一个K8s ServiceAccount，是提交任务和登录控制台的凭证。用户...
环境准备
所以，其平台的决策是在编译时决定的。通过编译选项的设置，将C/C++项目编译为x64的64位DLL，因此提供了包含VS2015和.NET Framework 4.5.2编译的release64位版本DLL。其他VS版本也可以使用。重要.NET SDK仅支持Windows 64-bit操作系统。C++...
环境准备
所以，其平台的决策是在编译时决定的。通过编译选项的设置，将C/C++项目编译为x64的64位DLL，因此提供了包含VS2015和.NET Framework 4.5.2编译的release64位版本DLL。其他VS版本也可以使用。重要.NET SDK仅支持Windows 64-bit操作系统。C++...
使用业务流程图设计器
如果您拖动的节点是 决策节点 设置决策节点的 名称、编码、描述（可选填）。如果您拖动的节点是 文档节点：设置文档节点的 名称、编码 和 描述（可选填）。单击 关联文档，拖拽文档至上图的虚线框内，或者单击虚线区域上传文档。（可选）...
管理能力产品
如果您拖动的节点是 决策节点 设置决策节点的 名称、编码、描述（可选填）。如果您拖动的节点是 注释节点，设置注释节点的 名称、编码 和 描述（可选填）。如果您拖动的节点是 结束节点，该节点没有配置面板，无需配置。说明 一个流程图...
如何使用Prometheus监控SNMP
OID是一串数字，比如1.3.6.1.2.1.1表示System，数字是树形结构，左侧为根，右侧为叶，前面一截是由IANA分配的厂商标识符，后面就是各个厂商自定的，因此不同厂商设备的OID树差别很大。MODULE：因为SNMP可以监控的设备和厂商多种多样，因此...
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...
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