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...
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
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...
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...
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...
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...
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...
创建场景
场景是数字孪生方案中的展示及交互页面，以3D方式展示孪生模型中的实时数据、状态及告警信息。您可在场景中关联孪生模型中的数据源，配置状态及告警，完成配置后可预览并发布页面，页面发布完成后可嵌入至...搭建场景：使用3D模型搭建场景。
创建并发布数字孪生应用
本文以创建阿里巴巴云谷园区为例，为您介绍如何使用自建模型搭建数字孪生应用。操作步骤 登录 DataV-TwinFabric控制台。在孪生搭建页面，单击 创建应用。输入 应用名称 并选择 应用类型 后，单击 确定。鼠标移动到已创建的孪生应用上，单击...
搭建场景
创建场景完成后，您可根据业务模型搭建3D业务场景，展示孪生模型中的实时数据、状态及告警信息等。本文介绍搭建场景的具体操作。前提条件 已完成创建场景。具体操作，请参见 创建场景。添加模型 在场景编辑工作台的顶部操作栏，默认选中 ...
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...
组件参考：所有组件汇总
随机森林 该组件是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
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。
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...
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...
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...
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...
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、...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
灵活搭建模型，所思即所得 依靠动态可插拔的公共组件，以“搭积木”的方式快速构建想要的模型结构。框架提供了"胶水"语法，实现组件间的无缝衔接。2.实现组件复用，一次开发到处可用 很多模型之所以被称之为一个新的模型，是因为引入了一个...
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...
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...
快速开始
‒ 增强视觉推理和决策能力，适于搭建视觉Agent，让大模型Agent的想象力进一步扩展。‒ 升级看图做题能力，拍一拍习题图发给Qwen-VL，大模型能帮用户一步步解题。快速开始 前提条件 已开通服务并获得API-KEY：获取API-KEY。已安装最新版SDK...
快速开始
‒ 增强视觉推理和决策能力，适于搭建视觉Agent，让大模型Agent的想象力进一步扩展。‒ 升级看图做题能力，拍一拍习题图发给Qwen-VL，大模型能帮用户一步步解题。快速开始 前提条件 已开通服务并获得API-KEY：开通DashScope并创建API-KEY。...
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...
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...
API详情
‒ 增强视觉推理和决策能力，适于搭建视觉Agent，让大模型Agent的想象力进一步扩展。‒ 升级看图做题能力，拍一拍习题图发给Qwen-VL，大模型能帮用户一步步解题。用户以文本和URL形式的图片形式输入包含多轮对话历史和当前指令的信息序列...
API详情
‒ 增强视觉推理和决策能力，适于搭建视觉Agent，让大模型Agent的想象力进一步扩展。‒ 升级看图做题能力，拍一拍习题图发给Qwen-VL，大模型能帮用户一步步解题。用户以文本和URL形式的图片形式输入包含多轮对话历史和当前指令的信息序列...
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...
如何使用邮件服务模块
步骤二、对发送方邮件进行初始化配置 对发送方邮件进行初始化配置的方式推荐两种：一种是使用邮件服务模块的页面模型，搭建一个后端管理应用，进行初始化配置。一种是通过管理后台，进行初始化配置。以获取阿里云邮件服务的相关信息为例，...
快速搭建AI对话机器人
本文介绍如何使用阿里云GPU云服务器，基于ChatGLM-6B语言模型快速搭建AI对话机器人。背景信息 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语对话的语言模型，它基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数；并使用了和ChatGPT相似的技术...
如何使用MySQL连接模块
步骤二、对连接进行初始化配置 对连接进行初始化配置的方式推荐两种：一种是使用MySQL连接模块的页面模型，搭建一个后端管理应用，进行初始化配置。一种是通过管理后台，对连接进行初始化配置。以阿里云MySQL为例。获取阿里云MySQL连接的...
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...
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