类目预测功能介绍
什么是类目预测 搜索引擎效果优化在查询意图理解阶段有语义理解、命名实体识别、词权重分析、拼写纠错等手段，在排序阶段有文本相关度、人气模型、类目预测等手段。通过配置查询分析策略和调整排序公式，搜索效果优化有很大的提升空间，再...
使用Lindorm AI进行时序预测
本文介绍如何使用Lindorm AI引擎进行时序预测。背景信息 精准的时序预测是电商、物流、交通、旅游等业务的核心需求和基础能力。不同的场景一般涉及不同的预测标的，对预测的时间维度也有不同的要求。时序预测可以在涵盖各种场景的同时，...
K近邻
K近邻算法进行分类的原理是针对预测表的每行数据，从训练表中选择与其距离最近的K条记录，将这K条记录中类别数量最多的类，作为该行的类别。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置K近邻组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作...
流量防护规则适用场景
MSE流量防护就是一款借助流量控制、热点防护等模块，来提高应用高可用能力的产品。本文介绍各个流量防护规则以及适用的场景。不稳定场景 在生产环境中您可能遇到过以下不稳定的情况：大促时瞬间洪峰流量使得系统超出最大负载、Load飙高、...
应用防护规则适用场景
配置自动重试规则 流量控制规则 场景说明 流量是随机、不可预测的，可能就在某一时间会出现流量洪峰，例如双十一零点的场景。然而系统的容量总是有限的，如果突如其来的流量超过了系统的承受能力，就可能会导致请求处理堆积、堆积的请求...
x13_arima
背景信息 Arima全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思（Box）和詹金斯（Jenkins）于70年代初提出的著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。...
ChangePassword-修改RAM用户密码
操作 访问级别 资源类型 条件关键字 关联操作 ram:ChangePassword Write User acs:ram:*:{#accountId}:user/{#UserName} 无 无 请求参数 名称 类型 必填 描述 示例值 OldPassword string 是 RAM 用户的控制台登录旧密码。12*NewPassword ...
x13_auto_arima
year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1949 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1950 11 12 13 14 15 start=1949.3，frequency=4 表示数据是4季/年，预测开始的日期是1953.02。year Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 1949 1 2 1950 3 4 5 6 1951 7 ...
ChangePassword-RAM用户修改自己的登录密码
操作 访问级别 资源类型 条件关键字 关联操作 ram:ChangePassword Write User acs:ram:{#accountId}:user/{#UserName} 无 无 请求参数 名称 类型 必填 描述 示例值 OldPassword string 是 RAM 用户的控制台登录旧密码。mypassword ...
组件参考：所有组件汇总
序列标注预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。机器阅读理解预测 使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。BERT文本向量化（MaxCompute）（即将下线）该组件是...
CreateCampaign-创建预测式外呼活动
调用CreateCampaign在指定实例下创建预测式外呼活动。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求参数 ...
CreateLoginProfile-开启指定RAM用户的控制台登录
29CB303C-1F05-43A6-A6BC-EBC5A797F8DB LoginProfile object 控制台登录信息。UserPrincipalName string RAM 用户的登录名称。test@example.onaliyun.com Status string 开启或禁用控制台密码登录。Active UpdateDate string 更新时间。...
预测
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
成本分析
预测费用是根据用户的历史后付费费用估算的，因此仅预测后付费费用变化，可能与预测时段内的实际费用不同，预测数据仅供参考，最大支持12个月的预测（详见费用预测）。查看费用趋势 在费用趋势板块，可查看多类维度下的费用变化趋势。分类...
算法说明
本文介绍预测算法的适用场景、参数配置等内容。算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear ...
横向预测
横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 聚类 簇序号-组件截图 二、参数说明 参数名称 参数...
预测函数
本文档主要介绍了预测函数（Predictors）的语法结构、语法说明以及使用示例。HOLT_WINTERS()使用Holt-Winters的季节性方法返回N个预测的field value。HOLT_WINTERS()可用于：预测时间什么时候会超过给定的阈值。将预测值与实际值进行比较，...
应用场景
阿里云联络中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能的提升坐席通话效率。更多智能化呼叫中心 云联络中心提供一体化的智能服务的能力，可无缝集成智能对话分析、智能语音机器人、智能外呼等...
创建时序预测作业
预测ID 时序预测作业会随时间推移进行持续预测，每次预测都有一个唯一的ID标识，即预测ID，格式为 Pred-{timestamp}，其中 {timestamp} 表示时序预测作业进行预测时的时间戳，精确到秒级。实体ID 通过选择实体ID，查看目标实体对应的时间...
FM算法
组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域，单击 从模板创建；或在 Designer 控制台 工作流模板 的 基于Alink框架的FM推荐 区域，单击 创建，快速构建FM实验...
拒绝推断
两阶段法 两阶段法（Two-Stage）除了需要前置评分卡模型的预测分值（AcceptRejectScore），还需要一个前置模型预测样本被接受或拒绝的概率（GoodBadScore），两阶段法通过拟合AcceptRejectScore和GoodBadScore的线性关系，修正前置评分卡...
类目预测干预词典
使用介绍 目前支持对训练出的类目预测模型进行人工干预。用户实现干预操作的过程与查询分析干预类似，通常有以下三步：1.创建干预词典。用户通过 控制台->功能扩展->词典管理，进入查询分析干预词典页后，点击页面右上角的“创建”。选择了...
XGBoost预测
其中：XGBoost预测组件输出为原生XGBoost库输出的JSON序列化，如果您想在工作流中接入 二分类评估 组件，您需要在 XGBoost预测 组件的下游接入 SQL脚本 组件，并配置以下代码，将 XGBoost预测 组件输出的JSON序列化转换为 二分类评估 组件...
条件随机场预测
条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...
Quick BI散点图如何预测数据
概述 本文主要介绍Quick BI中哪些图表可以预测数据，以及如何设置数据预测功能。问题描述 仪表板中的散点图是否可以预测数据，如何设置？问题原因 散点图不支持预测数据，其他的图表有的可以支持预测数据。解决方案 1.散点图不支持数据预测...
模型配置
在复购预测中，需要先完成模型配置，当且仅当模型执行成功后，可基于模型进行复购预测。模型训练成功后，您可以查看训练中前10个最重要的特征，并通过模型验证了解该模型的准确率、召回率预期。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为...
预测式外呼
阿里云呼叫中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能的提升坐席通话效率。根据某银行催收业务的使用效果看，相比较其他预测式外呼系统，坐席效率提升 50%，人力成本降低 50%。创建任务 任务是...
基于预测自动弹性伸缩
为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 实例为如下版本：...
浏览器支持列表
以下是阿里云控制台支持的浏览器以及各浏览器对应的版本：Google Chrome>60 FireFox>25 Microsoft Edge>12 Safari>10 Opera>36 iOS Safari>10 Android Browser>5.0.0 QQ Browser>10 360 Browser stable Sogou Browser stable UC Browser ...
全局搜索
本文介绍管理控制台的全局搜索功能。您可以在顶部导航条的搜索框，针对全控制台搜索以下几类信息：最近使用。未输入搜索条件时，为您提供最近访问过的控制台入口。控制台入口搜索。输入云产品的中文、英文名称或与产品相关的关键词，匹配...
Prophet
Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，适用于具有一定规律的数据。Prophet组件通过对每一行的MTable数据，进行Prophet时间序列预测，给出下一时间段的预测结果。本文为您介绍Prophet组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为...
模型预测
该组件实现EasyRec离线预测（predict）功能。前提条件 已完成 模型训练。可视化配置参数 输入桩 输入桩（从左到右）建议上游组件 对应PAI命令参数 是否必选 输入模型 数据类型：OSS存储的模型 支持的组件：模型训练 saved_model_dir 是 ...
SmartMetrics Holiday功能
单击 创建预测 创建新的预测任务，或单击 预测列表 选择编辑已有的预测任务。在预测任务编辑页面单击 高级配置，然后单击+定制事件，设置以下参数。参数 说明 事件类型 重复事件：例如App每天、每周定时的发布、版本更新等。不重复事件：...
使用标签对RDS实例进行分组授权
说明 RAM用户登录RDS控制台后，控制台会提示“您没有指定资源的操作权限，请先对资源进行授权操作。请关掉该错误提示。出现该错误提示的原因是控制台默认展示所有资源，而当前RAM用户并没有查看所有资源的权限，所以会报错。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
SmartMetrics Holiday功能
单击 创建预测 创建新的预测任务，或单击 预测列表 选择编辑已有的预测任务。在预测任务编辑页面单击 高级配置，然后单击+定制事件，设置以下参数。参数 说明 事件类型 重复事件：例如APP每天、每周定时的发布、版本更新等。不重复事件：...
AICS实现对积分过程的稳定控制
本文以水箱为研究对象，阐述如何运用AICS的系统模型辨识和DT-MPC功能，将一个单入单出的积分过程控制稳定。背景介绍 积分环节是流程行业生产中常见的动态过程。积分环节过程的特点是，当过程的所有MV为常数时，过程的CV不会到达一个稳态值...
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
基于回归算法实现农业贷款发放预测
Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过历史贷款数据...
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