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...
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...
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...
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
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。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 ...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
XGBOOST回归
在回归问题中，XGBoost每个决策树都是一个回归模型，它通过递归地分裂特征空间，将输入数据映射到一个连续的输出值。XGBoost通过最小化平方损失函数，学习每个决策树的叶子节点权重，并将所有决策树的输出值加权求和得到最终的预测结果。...
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...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
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
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...
梯度提升回归树
功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。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，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度...
产品计费
正式购买 NLP自学习平台训练模型购买：【购买模型】模型训练：500元/月/模型 模型调用：自学习模型（用户自己训练）：免费调用额度 500次/天/模型，超出时按次计费¥ 0.016/次，也可购买资源包，购买资源包后，模型调用仍会优先使用每日...
管理模型
查看模型 右键单击模型树上的一个模型，选择 打开数据视图，即可快速打开该模型，模型设计区会展示当前模型某主题域的ER图。保存模型 DDM模型文件的扩展名有两种，一种是.ddm格式（XML文件），另一种是.ddmx格式（二进制文件）。模型保存...
UDP
模型级 右键单击模型树上的模型名称，在弹出的菜单中选择 属性，界面上弹出 模型编辑器 页面。在 模型编辑器 中切换到 自定义属性 选项卡，您可以进入模型级UDP显示和编辑页面。单击 编辑自定义属性，进入模型级的 自定义属性编辑器 页面，...
工作原理
日志服务智能异常分析App提供模型训练和实时巡检功能，支持对日志、指标等数据进行自动化、智能化、自适应地模型训练和异常巡检。本文介绍智能巡检的背景信息、工作原理、功能特性、基本...集成模型：通过集成多个树模型来构建最终的模型。
如何测试应用
如上图是一次调试过程，上方的暗色背景区域就是中控模型的执行结果，从这个过程信息中可以清晰地看到中控模型的决策过程，是否命中插件等等关键信息，有助于自助排查问题，详细的解析可以参考 下方的Debug过程解析。中间通义图标右侧的就是...
管理表
创建表 DDM提供两种创建表（实体）的方式：右键单击模型树表节点，在弹出的菜单中选择 新建表。单击工具栏的 实体/表，移动光标到主模型设计区域时会变成虚线矩形图，单击鼠标左键即可在该位置完成添加表的操作。编辑表 右键单击模型设计区...
管理字段
DDM提供两种创建字段的方式：右键单击模型树上的，弹出的菜单中选择 编辑字段，然后在 字段编辑器 页面进行添加字段操作。右键单击模型设计区的一张表，在弹出的菜单上选择 编辑字段，即可进入字段编辑器页面添加字段。如果已经建立数据...
常见问题
若模型使用量大于模型总量（例如：试用时使用了3个模型且未删除，正式付费购买时，仅购买了1个），您可以：直接删除不准备使用的模型（注意：模型删除后将无法恢复）点击增加个数，通过 变配 的方式，提升模型总量额度 5.2自学习平台训练...
导入模型
实体 和 视图 选项卡用于筛选需要逆向的表和视图对象，抽取对象筛选完毕后单击 下一步 执行逆向操作，页面会展示逆向模型的进度，逆向完成后单击 结束，模型树上会展示出当前逆向操作的数据库模型。导入其它工具的模型 DDM支持导入ERwin、...
自学习平台使用流程
4.1 训练模型 点击模型中心的创建模型，进入创建模型页，输入模型基本信息，选择已标注完的数据，一键训练模型，模型训练需0.5-1小时。4.2 模型查看 您可以查看模型的相关评估指标，主要有精确率、召回率和F1值；同时，您也可以新增模型...
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...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
模型管理
模型管理 创建完成维度表、明细表、汇总表、应用表后，您可以在左侧的目录树双击模型名称，查看对应模型的详情，在模型详情页顶部菜单栏，进行模型的编辑、发布、模型开发等操作。编辑模型：单击 编辑 即可对当前表的基本信息和字段进行...
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...
IForest异常检测
模型中树的棵数 模型中树的棵树，默认为100。异常评分阈值 当评分大于该阈值时，判定为异常点。预测详细信息列名 预测详细信息列的列名。每棵树的样本采样行数 每棵树的样本采样行数，正整数。范围[2,100000]，默认为256。组件多线程线程...
决策引擎简介
决策引擎的售卖为包月包年预付费售卖，如需购买请联系销售。您也可以通过 产品购买页 自助下单。注意 如果您之前未授权过日志服务权限，则需要在购买后刷新页面，点击“去授权”按钮，为风险识别系统授权日志服务，以便决策引擎系统能将...
为温湿度传感器定义物模型
树莓派计算机设备连接温湿度传感器前，您需要为连接的传感器定义物模型，树莓派计算机下的设备才能自动继承传感器的物模型内容。前提条件 以树莓派计算机的快速体验操作为前提，已完成树莓派计算机产品和设备的创建，以及基本物模型的定义...
大模型技术服务内容说明
3.1 分工边界 3.1.1 客户与阿里云 客户购买大模型技术服务，阿里云大模型技术服务团队实施服务。针对该服务的业务目标，双方商定并确认具体业务目标及范围。3.1.2 客户 确定业务目标（如完成哪些大模型业务场景设计和技术实施）。提供场地...
测试集管理
测试集是验证模型性能好坏的重要数据来源，主要服务于训练流程中的评估模块在新建测试集界面上传一批数 据图片，在模型产出还未提取的评估界面进行测试关联，能快速验证多个模型的好坏，帮助用户决策最优模型。测试集管理 测试集管理可新增...
基本概念
本文介绍自学习涉及的基本概念，...测试集 测试集是验证模型性能好坏的数据集，主要服务于定制模型的评估模块，在新建测试集界面上传一批图片，在模型产出还未提取的评估界面进行测试关联，能快速验证多个模型的好坏，帮助用户决策最优模型。
功能特性
科学统一的评估参数决策最优模型 算法逻辑的复杂和专业性使得用户在面对生成的多个候选模型时筛选茫然，基于这种情况，我们在训练结束后可以进入评估环节，只要少量的测试集上传就可以根据平台提供的可视化数据评估指标来进行筛选和抉择，...
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...
K近邻
暴力搜索：使用蛮力搜索，即或相当于KNN算法，需遍历所有样本数据与目标数据的距离，进而按升序排序从而选取最近的K个值，采用投票得出结果 否 自动 球树 KD树 暴力搜索 自动 测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的比例，用于计算模型的...
蚂蚁隐私计算服务平台的审计事件
CreateAntppcMpcDecisionServiceWithmodel 带模型信息创建决策画布。CreateAntppcMpcModeldeploy MPC模型从离线导入在线。CreateAntppcMpcQuickAccess 创建快捷入口。CreateAntppcPsiTask 发起任务。CreateAntppcScimngDataset 创建数据集...
如何定义Manifest
我们的Manifest也是用于描述插件的What、When和How的描述信息，但是这个信息并不是一个由用户定义的一个文件来描述的，而是将用户定义的API插件配置信息组装成Manifest传递给大模型进行调度决策（Planning）。Manifest的组成部分包括：插件...
功能发布记录
2022-03-18 模型说明 2021年12月 项目类型 功能名称 功能描述 发布时间 相关文档 商品评价购买决策分析-汽车领域 预训练模型 用于分析用户的购买动机、使用场景、功能需求、使用疑问等购买决策相关的信息，可以帮助改进产品、改善用户体验...
数据集概述
RFM模型：基于交易数据或者客户消费数据构建RFM模型，从购买频次、购买金额、最近一次购买时间三个维度进行消费者购买力分析。后续可应用于RFM分析、受众RFM模型筛选。AIPL模型：基于行为数据集或客户统计数据构建AIPL模型，将品牌人群细分...
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