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...
GBDT二分类V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
GBDT二分类预测V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
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...
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...
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...
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...
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...
梯度提升决策树
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，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
梯度提升回归树算法（GBRT）
简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归...
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...
概述
内置平台模型 内置平台模型，即PolarDB for AI提供的自研平台类模型，会集成到 PolarDB 中发布，如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...
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，...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
组件参考：所有组件汇总
组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...
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_...
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...
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...
模型服务网格
模型可以根据实际的推理请求负载进行自动缩放和负载均衡，从而实现高效的模型推理。模型服务网格还提供了一些高级功能，例如流量分割、A/B测试、灰度发布等，以便更好地控制和管理模型服务的流量，可以轻松切换和回滚不同的模型版本。它还...
机器学习（MADlib）
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...
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...
模型调优
如何选择模型tips：微调训练模型可以支持企业自定义训练数据，完成模型的微调训练，微调训练将影响模型的效果，选择合适的数据将使得模型效果更加适配企业的业务需求。企业可以选择基于企业专属大模型的基线版本进行微调，也可以选择基于已...
多点位模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，多点位模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，多点位模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，多点位模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，多点位模型加载的模型不可以进行深度...
新建离线模型
模型可以引用系统参数，系统参数的值由平台在运行时动态生成。在模型调试运行/创建调度任务时，如果模型定义了自定义模型参数，则需要指定参数的运行值。配置完成后，单击画布右上角 保存模型。在画布右上角单击 运行，在弹出的面板中，...
概述
物模型接入模式 物模型可以屏蔽底层设备差异，让软件开发者基于平台提供的标准API进行开发，让硬件开发者基于平台提供的标准协议开发，从而达到软硬开发解耦的目的。物模型详细介绍请参见 物模型。在物模型模式下，设备与云端的交互协议、...
管理识别模型
内置与自定义识别模型可以同时在分类分级模板中被引用。分级分类模板的详细信息，请参见 管理分类分级模板。功能说明 内置的识别模型基本可以满足一般敏感数据识别（例如：姓名、资金、银行卡、身份证等）的需求，若不能满足，您可手动添加...
多点位模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，多点位模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，多点位模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，多点位模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，多点位模型加载的模型不可以进行深度...
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...
工业分析建模
模型使用 已经发布的模型可以在AICS的实时算法编排中使用。下文以机器学习通用预测组件为例，介绍如何使用模型。在AICS左侧导航栏单击 实时控制优化>实时算法编排，选中需要使用模型的项目卡片，单击卡片左下角的 实时算法编排。从左侧组件...
模型加载器
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，模型加载器加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，模型加载器加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，模型加载器加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，模型加载器加载的模型不可以进行深度...
路径动画模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，路径动画模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，路径动画模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，路径动画模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，路径动画模型加载的模型不可以...
模型加载器
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，模型加载器加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，模型加载器加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，模型加载器加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，模型加载器加载的模型不可以进行深度...
路径动画模型
通用 参数 说明 阴影设置 打开开关，路径动画模型加载的模型可以设置阴影效果；关闭开关，路径动画模型加载的模型不能进行阴影设置。深度测试 打开开关，路径动画模型加载的模型可以进行深度测试；关闭开关，路径动画模型加载的模型不可以...
服务部署：EASCMD或DSW
DSW部署 由于 DSW 已预置EASCMD客户端，因此使用 DSW 训练的模型可以直接部署为在线服务。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已完成以下准备工作。已获得训练好的模型。已获取阿里云账户的AccessKey ID和AccessKey Secret，详情请参见 ...
通用联邦学习模板
目前联邦学习模型可以选择XGBoost、Logistic Regression、DNN等。step 6 模型评估：使用各种评估指标和技术对模型进行评估，用户可以自行使用交叉验证等方法，测试不同数据集的混淆矩阵、AUC、KS等各项指标。详见组件说明。三、名词解释 ...
任务管理
保存后的模型可以在模型管理中查看，详细信息请参见 联邦模型管理。说明 对模型进行命名时，不能与已有的模型名称重名。保存预处理规则 当执行结果中产出了预处理规则时，支持保存预处理规则。单击 保存，对预处理规则命名后，即可保存该预...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或1...
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