线性模型特征重要性

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置线性模型...

逻辑回归

尽管名字是逻辑回归,但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中,描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是...

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...

评分卡预测

线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果,对应到评分卡模型中,如果模型进行了分数转换,则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值,原始得分(未经分数转换)经过Sigmoid变换后得到该...

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...

产品功能

当前版本支持的机器学习模型包括:聚合器(Aggregator)、Cox风险比例回归模型(CoxPH)、深度学习(DeepLearning)、分布式随机森林(DRF)、梯度提升模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、广义低阶模型(GLRM)、孤立森林(IF)、K均值聚类...

评分卡训练

评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具,其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型(逻辑回归或线性回归等)进行模型训练,其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...

XGBOOST回归

使用时,数据格式如下,其中key的下标应从1开始,value应均为数值:参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...

FM算法

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、广告及直播的推荐场景。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...

地标建筑

模型信息 打开某个地标建筑详情列表后,您可以看到该建筑的模型信息详情,包括 模型风格、模型等级模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型,在弹出的 预览模型 对话框中,您可以进行以下操作。查看模型基本...

地标建筑

模型信息 打开某个地标建筑详情列表后,您可以看到该建筑的模型信息详情,包括 模型风格、模型等级模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型,在弹出的 预览模型 对话框中,您可以进行以下操作。查看模型基本...

XGBOOST多分类

使用时,数据格式如下,其中key的下标应从1开始,value应均为数值:参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...

XGBOOST二分类

参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率,控制每轮迭代权重的缩小程度,适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...

动态特征提取

线性趋势:对采样数据序列进行线性拟合,取线性模型的系数,作为输出。变化趋势:对采样数据序列做Mann-Kendall测试(曼肯德尔检验),若“无趋势”,则输出0;反之,则取slope参数,作为输出。曼肯德尔检验:Mann-Kendall 趋势检验(有时...

LightGBM算法

gblinear:使用线性模型进行计算。rf:使用随机森林模型进行计算。dart:使用dropout技术删除部分树,防止过拟合。goss:使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快,但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时,需要使用单引号将参数值包裹起来。...

使用EAS Python SDK部署模型

步骤一:准备模型 安装Python SDK。后续将使用SDK调用EAS接口来部署和预测模型服务。进入Notebook页面。如果您使用的是DSW实例,首先需要单击目标实例 操作 列下的 打开,打开DSW实例界面。在 Notebook 页签,单击 快速开始 区域 Notebook ...

精模建筑

编辑模型 您可以移动鼠标到某个模型处,并单击 图标,即可打开编辑模型对话框,您可以对已上传的模型重新自定义设置 模型名称、模型风格、模型等级 和 制作商 等内容。模型基本信息配置,请参见 上传精模建筑模型 中的步骤4的内容。删除...

精模建筑

编辑模型 您可以移动鼠标到某个模型处,并单击 图标,即可打开编辑模型对话框,您可以对已上传的模型重新自定义设置 模型名称、模型风格、模型等级 和 制作商 等内容。模型基本信息配置,请参见 上传精模建筑模型 中的步骤4的内容。删除...

基于函数计算快速部署可切换模型的Stable Diffusion

关于部署Stable Diffusion并使用模型生成图片的流程如下:步骤一:创建应用 步骤二:安装模型 步骤三:安装插件 步骤四:生成图片 步骤五:释放资源 步骤一:创建应用 登录 函数计算控制台,在左侧导航栏,单击 应用。如果您首次使用函数...

使用基于英特尔CPU的c8i实例部署ChatGLM2-6B

本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用 基于英特尔CPU的c8i实例,基于xFasterTransformer框架 单机 部署ChatGLM2-6B语言模型。背景 信息 ChatGLM2-6B 中英对话 大模型 ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在...

从0快速搭建个人版“对话大模型

本教程介绍如何在阿里云GPU云服务器上基于 Alpaca大模型 快速搭建个人版“对话大模型”。背景信息 Alpaca大模型 是一款基于LLaMA的大语言模型,它可以模拟自然语言进行对话交互,并协助用户完成写作、翻译、编写代码、生成脚本等一系列创作...

使用模型服务网格进行多模型推理服务

当您需要同时运行多个机器学习模型并进行推理时,可以使用模型服务网格部署和管理多模型推理服务。模型服务网格基于KServe ModelMesh实现,针对大容量、高密度和频繁变化的模型用例进行了优化,可以智能地将模型加载到内存中或从内存中卸载...

组件参考:所有组件汇总

推荐方法 FM算法 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、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS(Alternating Least Squares)算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解,评估...

安装并使用DeepGPU-LLM

在处理大语言模型任务中,您可以根据实际业务部署情况,选择在不同环境(例如GPU云服务器环境或Docker环境)下安装推理引擎DeepGPU-LLM,然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义...

线性回归

一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线(或超平面),将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中,采用最小二乘法(least squares)估计模型参数,即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...

线性回归

功能说明 线性回归(Linear Regression)是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中...

分段多项式回归

功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式:通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间,然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...

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...

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...

逻辑回归二分类

一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射,将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状,可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值,表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...

横向逻辑回归二分类

一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射,将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状,可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值,表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...

PS线性回归

线性回归(Linear Regression)是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型,参数服务器PS(Parameter Server)致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...

线性回归

线性回归(Linear Regression)是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置线性回归组件参数。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 ...

归因分析

设置分组、全局筛选、用户分群(可选)归因分析的设置分组、全局筛选、用户分群逻辑与事件分析相同 选择归因模型 当前支持四种最常见的归因模型:首次触点归因、末次触点归因、线性归因、位置归因和时间衰减归因。业务方可以根据自己的业务...

什么是图数据库自动机器学习?

功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法,包括梯度提升模型,广义线性模型、深度学习模型等,为使用者提供了从数据处理,模型训练,模型管理到预测推理的全生命周期管理服务,可以自动运行集成算法并调整其超参数,以...

机器学习开发示例

例如下面的代码采用第一个模型(modelA),并根据特征(features)向您显示标签(原始销售价格)和预测(预测销售价格)%pyspark#运行线性回归模型,并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...

手动部署Stable Diffusion WebUI服务

Stable Diffusion是一个开源的深度学习模型,能够以较低的计算需求和高效的性能根据文本提示生成对应的图像。阿里云基于Stable Diffusion,在其基础上提供更加简洁易操作的UI并进行封装,为企业提供了AI模型应用Stable-Diffusion-WebUI。...

使用AMD CPU实例部署ChatGLM-6B

本文 以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用阿里云 AMD CPU 云服务器(g8a)部署ChatGLM-6B语言模型。背景信息 ChatGLM-6B模型基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数,支持中英文,并针对中文问答和对话进行了优化,可以...

使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-7B-Chat

本文 以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用阿里云 AMD CPU 云服务器(g8a)部署 Qwen-7B 模型。背景信息 通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模...

使用AMD CPU实例部署通义千问Qwen-VL-Chat

背景信息 Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。在Qwen-VL的基础上,利用对齐机制打造出基于大语言模型的视觉AI助手Qwen-VL-...
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