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 ...
诊断报告
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 故障诊断>诊断报告 进入 诊断报告 页面，您可以根据诊断任务名称、诊断...
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...
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...
PolarDB并行查询
在join的表集合中，寻找一个可以做逻辑分片的表做拆分，如果3个表都不足以拆分足够多的分片，那就选最多的表，比如这里选择了t2，它可能拆出12个分片，但仍然无法满足并行度16的要求，导致有4个worker读不到数据而idle。聚集操作先在worker...
INSERT、UPDATE和DELETE上的规则
它是一个限制，告诉规则动作什么时候做、什么时候不做。这个条件只能引用 NEW 和/或 OLD 伪关系，它们基本上代表作为对象给定的关系（但是有着特殊含义）。所以，对这个单动作的规则生成下面的查询树，我们有三种情况。没有条件，有 ALSO ...
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，...
Prompt最佳实践
③利用分隔符 分隔符的应用能有效地划分输入prompt的多个段落，这样做可以显著提升LLM对每一部分的识别和理解能力。无参考信息 有参考信息 请解释合同解除的条件。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...
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）
假设有一个回归模型，在回归模型中死亡率（或发病率）是需要拟合的变量 y_cols，则社会经济地位、教育或收入等可以做为其因变量。参数说明 下表中的参数为创建模型 CREATE MODEL 语法中 model_parameter 参数的取值，您可以根据当前需求...
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...
群体稳定性指标PSI
dt：决策树分箱。kmean：基于k均值聚类分箱。categorical_feature：类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号（,）分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...
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...
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...
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_...
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 ...
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...
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...
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-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...
使用Hologres实现分页
分页决策树 分页SQL命令语法如下。SELECT.FROM.ORDER BY key LIMIT N OFFSET S SQL实现原理：对于扫描出来的记录，按照 key 排序，取 TOP N+S 条记录（通过部分排序 PARTIAL SORT 实现），然后丢弃前S条记录，返回剩下的N条记录。在分页...
FAQ管理
相似问法：用户对问题的各种不同表述，通过添加相似问法可以提高FAQ的识别效果。相似问法最多可以添加200条。答案配置 答案类型：FAQ支持为纯文本和语音两种类型答案。纯文本：最常见的FAQ管理答案类型是以纯文本形式呈现的答案，纯文本...
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...
Proxima在EAS上部署最佳实践
您可以将Proxima镜像部署为EAS模型在线服务，通过API方式请求服务，实现版本查看、集合管理、文档管理等功能。背景信息 Proxima是阿里巴巴达摩院自研的向量检索内核。目前，其核心能力广泛应用于阿里巴巴和蚂蚁集团内众多业务，如淘宝搜索...
调用函数
在一个具有大量带默认值参数的复杂函数中，命名的或混合的记号法可以节省大量的书写并且减少出错的机会。注意 命名的和混合的调用记号法当前不能在调用聚集函数时使用（但是当聚集函数被用作窗口函数时它们可以被使用）。
指标拆解树
指标拆解树通过分解核心指标，可以定位影响指标的关键渠道或关键成员。例如，指标拆解树可以方便的查看多个维度中的各个成员对整体的贡献，您也可以将度量值分解至一个或多个组，分析每个组的数据情况。本文为您介绍如何为指标拆解树添加...
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...
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 ...
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...
营销引擎云码FAQ
什么店铺可以做 营销引擎云码 天猫/淘宝店都可以做 营销引擎云码。天猫店的旗舰店、专卖店、专营店等都可以开通 营销引擎云码。如何帮品牌商拉新客户 消费者会去线下智能终端消费，用支付宝或手淘扫码支付时会跳出优惠信息和品牌商的广告...
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...
功能简介
几乎每个业务每天都存在业务决策，需要大量的分析报告做决策支撑，传统人工性质的分析已远远满足不了巨量的需求日常。同时，随着数据量剧增，在海量数据中快速发现高质量的洞察报告，需要花费大量时间进行数据分析，从而才有可能提取有效...
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，...
关键技术竞争力
三位一体的业务可观测能力 TRaaS 技术风险防控平台提供多元框架协议，采集监控、链路、日志等多样数据，并支持按业务场景进行多维聚合，以业务监控为核心建立业务连续性保障体系，通过监控下钻、链路分析、日志关联、故障决策树诊断，共同...
Quick BI怎样使趋势分析表的树形展示默认展开或关闭
详细信息 趋势分析表由趋势分析图和趋势分析明细表组成，您可以通过趋势分析图查看指标的宏观趋势，然后通过趋势分析表查看指标详情，帮助您更好的分析决策。用户可以根据自己需要设置该树形展示的默认关闭或开启，首先进入仪表板的编辑...
规则vs触发器
所以如果在一个语句中影响到很多行，一个发出额外查询的规则通常可能会比一个触发器快，因为触发器对每一个行都要被调用，并且每次被调用时都需要重新判断要做什么样的操作。不过，触发器方法从概念上要远比规则方法简单，并且很容易让新人...
HttpDns iOS：IPv6相关问题与解答
兼容苹果审核时所使用的IPv6-Only环境，并能够通过审核，并非真实的IPv6环境，关于IPv6-Only相关的资料可以参考：https://developer.apple.com/support/ipv6/ 问题：IPv6-Only环境下，在使用HttpDns的业务侧需要做什么适配动作吗？...
应用场景
经常需对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析，而Quick BI数据展现丰富，操作便捷，很好地满足了用户全程数据的自助分析与即时决策快节奏，解决了用户的以下问题：取数难 业务人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策。...
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...
常见问题
客户特定场景下有需求，且能沉淀在平台底座能力内，可以做客户定制需求支撑。专有钉钉都有哪些办公协同必不可少的功能？1、即时通讯：提供单聊和群聊两种模式即时通讯功能，以支持日常的会话沟通需求。2、待办：待办是用户日常工作任务的...
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