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...
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 ...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
概念解释
模型调优 预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型，您可以通过选择基础模型进行训练从而得到自创模型，不同的基础模型的参数和能力不同，我们将持续推出不同能力方向的模型。自定义模型 自订阅模型是基于您训练过的模型进行再次训练...
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 ...
模型可视化
您可以在训练成功的模型中启动模型可视化功能，在可视化界面更直观地查看模型训练结果分析报告，进一步了解智能圈选过程中，哪些特征会起到重要作用。操作步骤 进入 用户增长插件 页面。登录 PAI控制台。在左侧导航栏，选择 场景化解决方案...
基本概念
大模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本或者图片。Prompt模板 您可以通过设计不同Prompt模板来满足垂直场景需求，而无需每次拼接完整Prompt。Prompt优化 对Prompt语料进行内容质量和结构上的优化，便于获得更符合期望的大模型...
产品计费
发起模型部署（大模型独占实例）时，一般会有几种状态，分别代表什么意思？状态 操作 计费情况 部署中 查看 此状态不计费 运行中 查看、扩缩容、下线 此状态 持续计费，点击下线后部署任务消失，停止计费 欠费停服 查看、删除 此状态不计费...
模型应用
功能描述 本文主要介绍如何使用SDK调用阿里云百炼的模型应用，包括从模型广场中创建的官方大模型应用（如通义千问-Plus、通义千问等）、自训练模型应用和官方预置应用（如营销标题生成、营销文案生成、摘要抽取、文案续写和商品评论等）。...
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...
快速开始
创建RAG应用 大模型在面对事实性问题时可能会出现幻觉现象，您可以创建RAG应用来集成您的知识库文件，提高回答的准确性并减少错误信息的产生。上传知识库文件 单击左侧边栏的 应用中心-应用工具-企业知识库，单击 上传企业知识，在 类型 处...
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，...
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...
长文档信息抽取
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
长文档信息抽取
功能简介 长文档信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练，实现对非结构化、多版式的文档的高精度抽取。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本标注，调优...
单据票证信息抽取
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的单据、证件、凭证等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况...
单据票证信息抽取
功能简介 单据票证信息抽取（固定版式）是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的单据、证件、凭证等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
表格信息抽取
功能简介 表格信息抽取是基于深度学习的信息抽取自学习模型任务，可对版式相对固定的表格、表单的等类型数据有较好的效果，支持用户自定义抽取字段，通过平台可视化引导，完成数据标注和模型训练。在图像质量较好情况下，通过100+训练样本...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
模型版本 指在训练任务中会生成多个模型版本，需要选定一个模型版本进行模型效果评估。训练模型 仅支持特征切分。特征切分（纵向切分）：指两边数据特征不一样，特征分在了两边。数据切分（横向切分）：指两边数据结构一致，只是拥有的数据...
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...
模型训练最佳实践
创建新模型训练任务需要选择模型类型，平台支持两种模型类型，如果第一次训练模型，一般选择预置模型，如果希望基于已训练的模型进行再次训练，则可选择自定义模型，定义如下：预置模型 预置模型为未经过任何训练的原始模型，您可以通过...
群体稳定性指标PSI
dt：决策树分箱。kmean：基于k均值聚类分箱。categorical_feature：类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号（,）分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...
SQL优化技术
性能跟踪的算法基于决策树模型，包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪，对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比，综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化，默认跟踪时间为24小时，没有回滚，则认为...
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、...
常见问题
这种是大模型的幻觉问题，当你输入的问题大模型没有知识回答的时候就可能出现。如果在base model上训练后更严重，就是没有训练好，训练效果与训练数据质量、多样性、数据等都有关系。5.我们现在是训练垂直领域的模型，知识都是安全领域的...
如何定义Manifest
什么是Manifest Manifest的概念来源于gpt plugin，gpt plugin中Manifest是一个文件，文件存储对于一个插件的所有描述，包括插件相关的API出入参、插件作用等关键信息，大模型会根据Manifest的信息知晓当前的插件可以完成什么（What），什么...
安全联邦学习-任务模式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...
故障演练
有损演练是指直接在线上真实业务环境注入异常进行演练，演练模拟的真实有效性高，为了平衡业务影响一般会选择最核心场景、在业务最低峰期做演练，而且演练频次相对较小，例如为了验证多活容灾能力的机房断网演练，一般是一个月一次的演练...
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...
强弱依赖治理概述
如果商品详情页对下游依赖是强依赖，例如当下游依赖 库存、优惠、物流 出现故障的时候，将导致业务流程无法推进，会出现类似如下的说明，严重影响用户体验。如果商品详情页对下游依赖是弱依赖，例如当下游依赖 评价、店铺 等系统出现故障的...
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...
概述
这就导致了不同系统之间会进行数据迁移，同一份数据可能在不同源之间冗余，进而出现数据不一致的问题，以及特征难管理、模型难升级等困境。除此之外，数据工程师、算法工程师和开发工程师的人力成本也是当前数据驱动的智能决策应用难以大...
诊断规则
通过故障诊断平台，运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计，即故障诊断决策树。而后，在实际故障发生时，即可执行自动化、标准化的故障排查，并直接输出诊断报告，反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率，实现...
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