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...
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
单击 新建，在 创建诊断决策树 页面，配置诊断决策树信息，包括决策树名称、描述，超时时间以及标签。单击 确认。编辑诊断决策树，否则节点将无法执行。单击目标诊断决策树名称进入详情页，开始编辑决策树。单击 添加初始节点，在右侧窗口...
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。...
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...
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 ...
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...
V3.3.47版本说明
V3.3.47针对复购预测、货品推荐模块进行...模型配置-针对模型训练详情页面的商品关联预测，优化关联分布图的交互，并新增展示销售额Top10商品数据。管理中心 组织管理 接口管理 配置用于回流生成受众结果、营销结果数据的阿里云OSS授权信息。
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...
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...
新建通用模型
您可以通过管理控制台的通用模型功能，将多方安全建模项目和联邦建模项目所需的本地通用模型上传到平台侧。通用模型功能支持新建通用模型，即可以将本地的模型文件和预处理组件上传到平台侧，并支持离线特征 Schema 的解析。操作步骤 登录 ...
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...
模型体验介绍
模型体验 支持选择多个模型同时体验，快速对比不同模型的效果，最多同时选择3个模型，支持差异化模型配置及重复模型选择。说明 体验模型将会消耗Tokens，费用以实际发生为主（独立部署模型除外）。各大模型收费标准请查看 模型广场介绍，...
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...
新增通用模型版本
新增通用模型版本会生成一个新的模型版本，您可以根据实际业务需求，在新模型版本中配置符合业务要求的模型内容。前提条件 您已成功新建通用模型，请参见 新建通用模型。操作步骤 登录 蚂蚁隐私计算服务平台。在左侧导航栏，选择 我的资源>...
模型指标
您可以在注册模型时为该模型配置模型指标，用于模型不同版本间的横向对比，帮助您评估不同模型版本的性能差异。本文为您介绍如何配置、查看模型指标。使用限制 模型指标的配置内容序列化后，长度不能超过8192字节。配置模型指标 新模型注册...
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...
模型测评管理
将待测评的 意图模型 配置在新建规则中。配置待测评意图模型在算子中的运用。需配置内容有“检测角色、检测范围、场景选择、意图选择”四项。规则建立完成后在 质检规则配置界面 点击对应规则“测评”按钮进行规则测评，从而进行意图模型...
V3.3.28版本说明
功能详情 功能包 一级模块 二级模块 功能详情 智能实验室 品牌高潜预测 模型配置 配置、训练人群预测需要的算法模型。模型训练成功后，支持查看模型的训练详情，了解模型的训练特征Top10、模型验证情况。支持手动更新模型，保持人群预测的...
编辑任务
配置模型 转码配置：在配置项输入框输入需配置的公式。轻量化：拖动滑块或设置轻量化程度。材质填充：在下拉列表中选择需要填充的材质。材质优化：拖动滑块或设置材质优化的轻量化程度。位置锁定：在下方的模型场景编辑器中移动模型，单击 ...
精模建筑
本文介绍空间档案页面中精模建筑模型库信息和上传精模模型的方法。单击空间档案页面中的 ...填写完模型信息和调整视角后，您可以单击对话框右下角的 保存 即可保存当前所有的模型配置。上传模型成功后，在 我的模型 页签内，查看新建的模型。
精模建筑
本文介绍空间档案页面中精模建筑模型库信息和上传精模模型的方法。单击空间档案页面中的 ...填写完模型信息和调整视角后，您可以单击对话框右下角的 保存 即可保存当前所有的模型配置。上传模型成功后，在 我的模型 页签内，查看新建的模型。
使用EasyASR进行语音分类
本文基于TDNN的语音分类模型配置文件w2plus_cls.py进行模型训练，您可以根据实际情况修改该配置文件。log_dir：模型Checkpoint的输出路径，您可以根据实际情况修改。num_audio_features：语音特征的维度，您可以根据实际情况修改。label_...
地标建筑
配置模型参数说明：贴图通道：单击模型的贴图通道内 最终渲染、基本颜色、金属色、粗糙度、法线、发光 和 AO，即可查看模型不同配置项的样式 环境光强度：在模型预览页面，您可以拖动滑块调整模型的环境光强度效果，数值越大，亮度越大。...
地标建筑
配置模型参数说明：贴图通道：单击模型的贴图通道内 最终渲染、基本颜色、金属色、粗糙度、法线、发光 和 AO，即可查看模型不同配置项的样式 环境光强度：在模型预览页面，您可以拖动滑块调整模型的环境光强度效果，数值越大，亮度越大。...
模型部署概述
您在模型开发阶段完成模型提交后，即可进入模型部署阶段，在该阶段中，您可以将已提交的模型部署上线，将其发布为一个在线服务。模型部署流程如下：各流程的详细配置请参见以下文档：查看特征组信息 发布模型 配置服务集成
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_...
多点位模型
多点位模型配置面板中的参数说明。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，...
使用EasyASR进行语音识别
本文基于wav2letter的ASR模型配置文件w2plus-small.py进行模型训练，您可以根据实际情况修改该配置文件。log_dir：模型Checkpoint的输出路径，您可以根据实际情况修改。load_model_ckpt：加载的预训练模型的Checkpoint，在本文中即为之前...
Triton Inference Server镜像部署
填写模型配置 单击 填写模型配置，进行模型配置。模型配置选择 OSS挂载，将OSS路径配置为 步骤1 中模型存储目录所在的OSS Bucket目录，例如：oss:/example/models/triton/。挂载路径：配置为/models。运行命令 tritonserver 的镜像启动命令...
多点位模型
多点位模型是三维城市构建器创建...更新配置 更新模型配置，动作传入数据为object类型。更新数据 更新模型数据，动作传入数据为object类型。组件销毁 组件销毁，无需参数。显示组件 显示组件，不需要参数。隐藏组件 隐藏组件，不需要参数。
配置识别模板
识别模型 识别模型基于一个或多个识别特征来进行定义，识别模型直接关联最终产生的识别结果，识别模型支持配置作用域，如支持仅针对具体的数据资产（数据库实例、表，OSS的Bucket、文件目录等）生效。数据安全中心提供了典型敏感数据的内置...
TensorFlow Serving镜像部署
填写模型配置 单击 填写模型配置，进行模型配置。模型配置选择 OSS挂载，将OSS路径配置为 步骤1 中模型存储目录所在的OSS Bucket目录，例如：oss:/examplebucket/models/tf_serving/。挂载路径：配置为/models。运行命令 tensorflow-...
精排配置
模型配置 在精排阶段，一般会调用 EAS 上面的算法模型服务来获取得分，EAS 支持多种类型模型的部署，PAI-REC也支持不同模型的调用，包括 pmml、ps、alink、tensorflow、easyrec等，模型的信息配置对应配置总览中的 AlgoConfs。配置示例 {...
单账号边缘非托管应用
基本配置 应用创建完成只有出现版本列表，列表中有开放能力、权限与模型配置。1.开放能力 在 应用概览 页面 版本列表 中，点击 开放能力,可以为应用添加关联的开放能力，如下图所示：2.模型与权限 2.1 权限声明 点击 模型与权限>接口授权，...
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...
单账号云端非托管应用
基本配置 应用创建完成只有出现版本列表，列表中有开放能力、权限与模型配置。1.开放能力 在 应用概览 页面 版本列表 中，点击 开放能力,可以为应用添加关联的开放能力，如下图所示：2.模型与权限 2.1 权限声明 点击 模型与权限>接口授权，...
机器学习通用预测
参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 选项配置 模型应用 选择模型类型与具体模型，再配置模型输入数据。是 配置"输入配置"中的"映射字段"OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 是否必填 OUT 输出参数配置可参考模型应用中输出...
模型加载器
模型加载器支持独立的样式和数据配置，包括模型加载器的动画配置、样式配置和阴影设置等样式配置。本文介绍模型加载器配置项的含义。在场景编辑器左侧图层列表中，单击 模型加载器 图层，进入配置面板配置 模型加载器 图层的样式和数据。...
通过自定义模型识别
配置 模型名称，并选择训练样本。选择样本：您可以从当前工作空间下，选择需要训练的样本字段，DataWorks将帮助您找到这些字段的内容特征，生成相应的规则模型。后续您可以使用该规则模型发现您数据资产中与该模型的特征内容类似的数据。...
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