创建时序预测作业
预测配置 待测序列长度 设置待预测的时序的长度。时间单位将影响预测的时序中的数据点数量，例如预测未来2个小时的时序数据，如果设置 待测序列长度 为 2小时，那么预测的时序中仅包含2个数据点，即每小时一个数据点；如果设置 待测序列...
算法说明
预测配置 待测序列长度 设置待预测的时序的长度。时间单位将影响预测的时序中的时间点数量，例如预测未来2个小时的时序数据，如果设置 待测序列长度 为 2小时，那么预测的时序中仅包含2个数据点，即每小时一个数据点；如果设置 待测序列...
工作原理
算法配置 算法配置中包含周期配置、假日配置、预测配置（待测序列长度、置信度、采样数、预测频率和观测时长）等参数。更多信息，请参见 算法配置参数说明。预测结果 通过内置仪表盘展示预测结果。调度和执行场景 一个作业可生成一个或多个...
智能文创解决方案
gn5-c8g1.2xlarge 步骤三：离线批量预测 配置离线预测工作流。文本摘要预测组件有以下两种工作方式。方式一：利用文本摘要训练组件生成的模型进行预测并生成摘要。您需要在 步骤二 的工作流页面，参照下图补充拖入组件，并根据下文的组件...
机器阅读理解解决方案
1 步骤三：离线批量预测 配置离线预测工作流。机器阅读理解预测组件有以下两种工作方式。方式一：利用机器阅读理解训练组件生成的模型进行预测并抽取答案。您需要在 步骤二 的工作流页面，参照下图补充拖入组件，并根据下文的组件参数配置...
预测
组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置预测组件参数。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 特征列 参与预测的特征列，默认选择所有列。原样输出列 建议添加标签列，便于评估。输出结果列...
线性模型特征重要性
组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型特征重要性组件参数。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 输入表中，用于训练的特征列。默认选中除标签列（例如Label）外的...
PS-SMART多分类
配置 预测-1 组件的参数（配置如下表格中的参数，其余参数使用默认值）。页签 参数 描述 字段设置 特征列 选择 features 列。原样输出列 选择 label 列和 features 列。稀疏矩阵 选中 稀疏矩阵 复选框。key与value分隔符 输入半角冒号（:）...
RankingSystem
名称 类型 描述 示例值 object 排序服务 Meta object 元信息 AutoDeploy boolean 是否自动部署 true AutoDeployAuc string 自动部署设定的 AUC 阈值 0.3 Conf string 配置文件 PredictEngine object 预测引擎配置 ResourceId string 预测...
V3.3.28版本说明
V3.3.28推出全新功能模块——智能实验室，包括品牌高潜预测、商品匹配推荐功能，为企业实现精细化运营提供科学的算法策略指导，提升企业会员的复购率、购买力和转化率：品牌高潜预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测...
V3.3.41版本说明
V3.3.41中，自动化营销支持通过 阿里云Quick Tracking 数据采集获取实时行为事件，智能实验室的品牌高潜预测、商品匹配推荐分别成为独立模块并更名为复购预测、货品推荐，此外，还对功能、交互进行了多项优化升级。发布时间 2021年12月16日...
离线调度
配置组件参数。分别单击画布中的 ad-2（训练数据源）和 ad-1（预测数据源）组件，在右侧面板，配置工作流数据源。页签 参数 描述 表选择 表名 输入 ad。分区 选中 分区 复选框。参数 配置为 dt={yyyyMMdd}，确定预测数据为每天的增量数据。...
电商行业
配置类目预测：您也可以使用类目预测功能预测用户想要查询那个类目的结果，具体步骤请参考 类目预测。其他常用配置：电商场景中，如果某个商家的多个商品的文档分值都比较高，则都排在了搜索结果的前面。这样既不利于结果展示，也不利于...
部署前检查
预测节点 1-生产 训练节点 1 特征维度 100 以上，建设升级配置。预测节点≥2-FL 测试 训练节点 1-生产 训练节点≥1-SCQL 测试 分析节点 1-生产 分析节点≥1-PSI 测试 分析节点 1-生产 分析节点≥1-操作系统要求 推荐服务器的操作系统使用 ...
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...
岭回归预测
您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...
Lasso回归预测
可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 Lasso回归训练 是 预测输入数据 无 读数据表 特征工程 数据预处理 是 组件参数 页签 参数 描述 字段设置 算法保留列名 选择算法保留列的名称...
散点层（线性渐变）
本文档为您介绍散点层（线性渐变）各配置项的含义。图表样式 散点层（线性渐变）是3D地球的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等，能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。样式面板 搜索配置：...
散点层（线性渐变）
本文介绍 散点层（线性渐变）的图表样式和各配置项的含义。图表样式 散点层（线性渐变）是3D地球的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等，能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。配置面板 ...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
预测数据集 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指数据需求方。加持方：指数据支持方。数据名称：选择已创建的数据，如需创建，请参见上传数据。对齐字段：指双方数据集，用于碰撞匹配的字段。数据分区：分区分为...
管理服务流量规则
本文介绍如何通过配置流量规则来控制流量到后端的加密类型和负载均衡方式，从而控制网关到后端的流量。管理后端服务证书加密配置 如果您希望访问后端服务使用TLS加密的方式，可以开启证书加密配置。登录 MSE网关管理控制台，并在顶部菜单栏...
管理服务流量规则
本文介绍如何通过配置流量规则来控制流量到后端的加密类型和负载均衡方式，从而控制网关到后端的流量。管理后端服务证书加密配置 如果您希望访问后端服务使用TLS加密的方式，可以开启证书加密配置。登录 MSE网关管理控制台，并在顶部菜单栏...
岭回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...
Lasso回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
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...
工业分析建模
以搭建线性回归算法为例，配置线性回归组件。从左侧拖入线性回归组件到画布中，将CSV组件的输出端口（OUT）连接到线性回归组件的输入端口（IN1），使得CSV组件的数据输出流入到线性回归组件中。选中线性回归组件，右侧配置栏中单击 特征...
文本摘要预测
本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。使用限制 仅支持DLC计算资源。可视化配置组件参数 您可以在 Designer 中，通过可视化的方式配置组件参数...
Pipeline部署在线服务
例如：需要部署线性回归模型用于在线预测，则线性回归训练组件和线性回归预测组件都需要运行成功。在线服务限制单输入单输出，因此需要从离线的Directed Acyclic Graph（DAG）图中选择单一串行链路进行部署。前提条件 已创建模型工作流...
PS线性回归
组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置PS线性回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 输入数据源中，参与训练的特征列。选择标签列 支持DOUBLE及BIGINT类型。是否...
水泥窑头看火图像分类-预测
本文为您介绍水泥窑头看火图像分类-预测组件。功能说明 水泥窑头看火图像分类-预测组件调用水泥窑头看火图像分类-训练组件训练得到的模型，对给定的图像进行分类预测。对于图像的来源，根据组件部署的环境（边缘端、云端）不同，可以将其...
高斯混合模型预测
本文为您介绍高斯混合模型预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。可视化配置组件参数 Designer 支持通过可视化的方式，配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 向量列名 向量列对应的列名。算法保留列名 ...
DBSCAN预测
本文为您介绍DBSCAN预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。可视化配置组件参数 Designer 支持通过可视化的方式，配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 算法保留列名 选择算法保留列。参数设置 预测结果...
机器阅读理解预测
可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 输入保存的模型 OSS 机器阅读理解训练 是 预测数据输入 OSS 读OSS数据 是 组件参数 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...
离线批量预测
因此，在将预测工作流配置周期性调度任务之前，还需要将离线训练得到的模型同步至生产环境。有以下两种实现方式：使用 复制MaxCompute离线模型 组件和 读MaxCompute离线模型 组件 使用 复制MaxCompute离线模型 组件将训练得到的...
基于Alink框架的FM推荐
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播等推荐场景。Designer 预置了FM算法模板，便于您快速构建基于Alink框架的FM推荐模型，快速实现推荐系统并应用于上述场景。本文为您介绍...
评分卡预测
组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置评分卡预测组件参数。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 特征列 选择用于预测的原始特征列，默认选择全部。原样添加到结果表 选择不进行任何处理...
线性规划-专题多篇
鲁棒线性回归-预测 回归是一种建立自变量 x（向量）和相关变量 y（标量）之间关系的预测技术。线性回归通常可以用线性函数 y=,x>+b 来描述，我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版Python代码>|C/S版C++代码>6.机器学习：带有L1正则项的SVM多...
线性支持向量机
组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性支持向量机组件参数。方式一：可视化方式 输入框 线性支持向量机算法组件仅一个输入桩，需要接入读数据表组件，为必选项。在工作流页面配置组件参数。页签 参数 是否必选 描述 字段设置 特征...
偏最小二乘回归
功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又...
自动弹性扩缩容
预测指标：配置项 描述 指标名 目前支持 应用平均CPU利用率（基于Limit）。应用平均CPU使用率基于应用配置的CPU Limit计算。预测模型 支持 指标回放 和 智能预测（AHPA）两种预测模型。指标回放：以回放的历史指标数据作为预测数据，适用于...
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