随机森林
随机森林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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列...
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...
工具箱
工具箱是OCR文档自学习所提供的用于模型、模板路由分类及提升识别准确率的小工具集合，当前主要提供了分类器与字段类型两大类工具。分类器管理 分类器：是一个支持多模板、多模型分类路由的工具。用户通过设定分类器中的关键词或训练样本...
工具箱
工具箱是OCR文档自学习所提供的用于模型、模板路由分类及提升识别准确率的小工具集合，当前主要提供了分类器与字段类型两大类工具。分类器管理 分类器：是一个支持多模板、多模型分类路由的工具。用户通过设定分类器中的关键词或训练样本...
资源隔离
创建资源组和分类器 语法 CREATE RESOURCE GROUP group_name TO(user='string',role='string',query_type in('select'),source_ip='cidr')-创建分类器，多个分类器间用英文逗号（,）分隔。WITH("cpu_core_limit"="INT","mem_limit"="m%",...
API概览
PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步预测任务接口。GetModelAsyncPredict 获取模型异步预测结果API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、...
API概览
PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步预测任务接口。GetModelAsyncPredict 获取模型异步预测结果API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、...
自定义KV模板
同时 工具箱 中还提供分类器管理工具与字段类型管理工具，支持用户通过同一接口完成不同版式数据的自动分类路由与高精度识别。功能优势 低成本，仅需提供一张样图即可完成模板搭建，无需标注。低门槛，通过拖拉拽可视化配置即可完成模板...
自定义KV模板
同时 工具箱 中还提供分类器管理工具与字段类型管理工具，支持用户通过同一接口完成不同版式数据的自动分类路由与高精度识别。功能优势 低成本，仅需提供一张样图即可完成模板搭建，无需标注。低门槛，通过拖拉拽可视化配置即可完成模板...
分类管理
阿里云视频点播为您提供分类管理功能，您...创建分类树后，可在视频管理中进行使用，场景如下所示：在视频上传时选择分类，也可在详情页中，针对某个视频进行分类信息的设置调整。在视频列表中，通过 分类 快速检索属于某个分类的所有视频。
逻辑回归
Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中，描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个...
自定义表格模板
同时 工具箱 中还提供分类器管理工具与字段类型管理工具，支持用户通过同一接口完成不同版式数据的自动分类路由与高精度识别。功能优势 低成本，仅需提供一张样图即可完成模板搭建，无需标注。低门槛，通过拖拉拽可视化配置即可完成模板...
支持向量机
直观地看，借助超平面去实现一个好的分割，能在任意类别中使最为接近的训练数据点具有最大的间隔距离（即所谓的函数余量），这样做是因为通常更大的余量能有更低的分类器泛化误差。计算逻辑原理 支持向量机分类：就是找到一个平面，让两个...
树形容器
属性配置 树形容器组件属性由以下部分组成：分类 基础属性 说明 属性 只读 通过设置树形容器组件为只读状态，可以实现树形容器组件及其内部拥有只读属性的组件的不可操作状态。默认展开 未勾选默认展开时，在实际页面加载时，树形容器所有...
随机森林
是 分类 分类 回归 树数量 要执行的提升阶段数。梯度提升对于过度拟合具有相当强的鲁棒性，因此大量提升通常会带来更好的性能 否 100[1,10000]最大深度 各个回归估计量的最大深度。最大深度限制了树中节点的数量 否-1[-1,99999999]最小分割...
GBDT二分类预测V2
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，为决策树的参数，为步长。第m棵决策树在前m-1棵决策树的基础上对目标函数进行优化。...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
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...
新功能发布记录
支持以饼形或环形展示不同分类数据的占比情况。2021-02-07 饼图 表单组件 新增时间范围组件。支持时间范围的数据输入和选择功能。2021-02-07 时间范围 新增时间组件。支持时间数据的输入和选择功能。2021-02-07 时间 控制组件 新增滑动条...
Quick BI树形筛选器配置后无法筛选出数据，查看图表...
问题描述 Quick BI树形筛选器配置后无法筛选出数据，查看图表SQL也明显错误。问题原因 树形菜单绑定的字段绑定的是父级字段导致识别错误。解决方案 树形菜单和图表的绑定字段应该为最小子菜单，比如：适用于 Quick BI
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...
饼图
重要 在画布编辑器中添加BI分析组件时，图层栏内会自动在当前BI组件上方对应生成一个分析器，且需要提前创建数据集以供BI分析组件选择并配置使用，创建数据集和分析器交互使用说明详情，请参见 添加数据集 和 BI分析器交互使用说明。...
树型选择
该组件用于查看并选择下拉列表中展示的树型结构数据，对比下拉框组件，增加了可展示的数据层级，和搜索并展示指定数据的能力。例如选择公司层级、学科系统、分类目录等。下文介绍组件的详细配置方法。应用示例 在展示的树型列表中选择一个...
树形控件
该组件用于展示具有层级关系的树形结构数据，例如文件夹、组织架构、生物分类、国家地区等。支持展开、收起、选择等功能。下文介绍组件的详细配置方法。应用示例 在展示的树型列表中选择一个数据项。步骤一：添加组件 创建Web应用。具体...
决策树
计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断节点组成的树。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 ...
内存管理
各参数含义如下：level：MemTracker是一个树型结构，第一级是BE使用总内存，第二级是分类内存使用。Label：标识内存分类，对应的指标含义请参见 内存分类。Parent：父结点Label。Limit：内存使用限制，none表示没有限制。Current ...
PS-SMART多分类
数据采样比例 构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。特征采样比例 构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。L1惩罚项系数 控制叶子节点大小。该参数值越大，叶子节点规模分布越均匀...
PS-SMART二分类训练
数据采样比例 构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。特征采样比例 构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。L1惩罚项系数 控制叶子节点大小。该参数值越大，叶子节点规模分布越均匀...
LightGBM算法
参数 说明 boosting_type 弱学习器的类型。取值范围如下：gbdt（默认）：使用基于树的模型进行计算。gblinear：使用线性模型进行计算。rf：使用随机森林模型进行计算。dart：使用dropout技术删除部分树，防止过拟合。goss：使用单边梯度...
分类玫瑰图
重要 在画布编辑器中添加BI分析组件时，图层栏内会自动在当前BI组件上方对应生成一个分析器，且需要提前创建数据集以供BI分析组件选择并配置使用，创建数据集和分析器交互使用说明详情，请参见 添加数据集 和 BI分析器交互使用说明。...
对称条形图
重要 在画布编辑器中添加BI分析组件时，图层栏内会自动在当前BI组件上方对应生成一个分析器，且需要提前创建数据集以供BI分析组件选择并配置使用，创建数据集和分析器交互使用说明详情，请参见 添加数据集 和 BI分析器交互使用说明。...
GBDT二分类
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）二分类算法的原理是设置阈值，如果特征值大于阈值，则为正例，反之为负例。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT二分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件...
漏斗图
重要 在画布编辑器中添加BI分析组件时，图层栏内会自动在当前BI组件上方对应生成一个分析器，且需要提前创建数据集以供BI分析组件选择并配置使用，创建数据集和分析器交互使用说明详情，请参见 添加数据集 和 BI分析器交互使用说明。...
typeconv-func
重要 解析器从 pg_cast 目录中知道 text 和 varchar 是二进制可兼容的，意思是其中一个可以被传递给接受另一种类型的函数而不需要做任何物理转换。因此，在这种情况下不会真正使用类型转换调用。并且，如果该函数使用一个 integer 类型的...
资产识别
站点树：WAF通过采集到的域名访问流量大小和流量特征，对已接入防护的域名进行URL站点树分析，识别URL类型并进行分类。同时，站点树使用大数据泛化聚合算法（归一化算法）对URL和参数进行聚合展示。例如，站点树会将以下新闻站点的具体URL...
PS-SMART回归
数据采样比例 构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。特征采样比例 构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。L1惩罚项系数 控制叶子节点大小。该参数值越大，叶子节点规模分布越均匀...
LightGBM
功能说明 LightGBM组件支持使用lightgbm算法对分类或回归问题进行建模。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 ...
创建逻辑模型：明细表
配置完成后，单击 保存，保存成功后，可在左侧目录树进行查看。添加表字段 模型创建成功后，您需要为模型添加表字段。说明 您也可以通过FML语句创建字段、关联关系及分区，操作方法请参见 代码模式建模。您可以通过 快捷模式 或 代码模式 ...
分类玫瑰图
本文介绍分类玫瑰图全量选择时各配置项的含义。图表样式 分类玫瑰图是饼图的一种，能够清晰智能地展示各类别的占比情况。分类玫瑰图支持图表外部的标签展示，支持分类型展示和多系列数据配置。样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的...
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