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...
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...
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...
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...
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）
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：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多...
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 ...
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...
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...
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，...
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...
注册及管理模型
您可以在模型管理页面，将已训练好的模型注册为一个新的模型，当模型变更后，您可以更新该模型的版本，实现在PAI中统一管理模型。本文为您介绍如何注册模型及管理模型。前提条件 已完成模型训练，并将模型上传至OSS。您可以在 Designer 或 ...
关系图
DataWorks智能数据建模的关系图，帮助您快速构建数据仓库模型架构图，直观展示数据仓库中维度、维度表、明细表、汇总表、应用表等各模型之间的关系。一个关系图承载一个数据仓库模型，一个账号支持创建多个关系图。本文为您介绍关系图的...
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...
API详情
模型概览 您可以通过API使用的通义千问系列模型详情如下表所示：模型名称 模型简介 模型输入/输出限制 qwen-turbo 通义千问 超大规模 语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。模型支持8k tokens上下文，为了保证正常的使用和输出，API...
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...
逆向建模：物理表反向建模
表命名规范 用于解析通过 表名匹配规则 匹配到的表名称，来规范逆向建模后的模型名称，并将模型挂在至相应的数仓层级下。具体如下：解析规则 解析匹配到的表名称及下划线个数。表名称最多可包含9个下划线，每两个下划线之间可选择配置为 ...
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...
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...
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...
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...
导入导出限界上下文模型
在使用BizWorks系统前，您可能已经有模型相关的数据，如果手动逐个录入，则效率低且容易出纰漏。BizWorks支持批量导入功能，能有效为您提效降本。...单击 状态 列下的 查看失败原因，查看导出目标限界上下文模型数据失败的原因。
API详情
SDK使用 前提条件 已开通百炼服务：开通大模型服务平台百炼服务。已创建API-KEY:获取API-KEY。已安装最新版SDK：安装SDK。已创建RAG检索增强应用：如何创建应用调用大模型能力，并参考 流程编排 配置流程编排应用。快速调用 以下示例展示了...
API详情
SDK使用 前提条件 已开通百炼服务：开通大模型服务平台百炼服务。已创建API-KEY：获取API-KEY。已安装最新版SDK：安装SDK。已创建RAG检索增强应用：如何创建应用调用大模型能力，并上传企业知识：上传企业知识。快速调用 以下示例展示了...
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...
热搜和底纹
模型训练后为两种状态训练成功和训练失败 训连失败问题查看：可点击详情进入详情页查看：可以通过异常报告查看失败的原因，在升级条件下查看所需条件。个性化配置：黑白名单配置：用户可根据自身业务的需求对模型进行 黑白名单配置 在模型...
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...
部署Stable Diffusion应用FAQ
Stable Diffusion本身的原因，特定模型下开启面部修复功能（restore face）时，会发生进程卡住现象。您可以尝试在Stable Diffusion的WebUI界面中手动取消面部修复功能。为什么无法在线安装插件？容器镜像部署存在安全限制，不允许在线安装...
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...
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...
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...
梯度提升决策树算法（GBDT）
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，也不必关心特征之间是否相互依赖，能很好的处理字段缺失的数据，健壮性好。使用场景 GBDT通常...
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_...
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...
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...
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。
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