逻辑回归
本文为您介绍逻辑回归组件。功能说明 逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的模型，用于估计某种事物的可能性。尽管名字是逻辑回归，但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 ...
逻辑回归二分类
一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...
逻辑回归多分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，PAI提供的逻辑回归可以支持多分类，且支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归多分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 ...
逻辑回归二分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归二分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 训练特征列 输入数据源中...
横向逻辑回归二分类
一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...
预测学生考试成绩
Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 通过本工作流获得...
算法建模
本文以逻辑回归二分类算法为例，为您介绍如何使用PAI Designer训练模型。前提条件 完成数据可视化，详情请参见 数据可视化。操作步骤 登录 PAI控制台，进入工作流页面。操作详情请参见 step1：进入工作流页面。构建逻辑回归二分类节点并...
数据建模
通过连线，将 预测-1 节点的 模型结果输入 端口和 预测数据输入 端口分别作为 逻辑回归二分类-1 节点的 逻辑回归模型 端口和 拆分-1 节点的 输出表2 端口的下游节点。单击画布中的 预测-1 节点，在右侧 字段设置 页签，特征列 默认全选，将...
雾霾天气预测
本文通过分析北京一年的真实天气数据，构建雾霾天气预测模型，...在 二分类评估 对话框，单击 评估图表 页签，即可查看 逻辑回归二分类 训练模型的预测效果。AUC的取值表示 逻辑回归二分类 组件训练的雾霾天气预测模型的准确率达到了98%以上。
服务在线调试
逻辑回归二分类模型为PMML模型，生成的模型文件中特征数据包括 sex、cp、fbs、restecg、exang、slop、thal、age、trestbps、chol、thalach、oldpeak 和 ca。则请求数据配置为[{"sex":0,"cp":0,"fbs":0,"restecg":0,"exang":0,"slop":0,...
通用模型导出
支持接入的上游组件 常规机器学习组件 GBDT二分类 线性支持向量机 逻辑回归二分类 GBDT回归 线性回归 K均值聚类 逻辑回归多分类 朴素贝叶斯 PS系列组件 PS-SMART二分类 PS-SMART多分类 PS-SMART回归 PS线性回归 可视化配置组件 您可以在 ...
离线调度
本工作流以广告CTR预测场景为例，为您介绍如何使用PAI提供的数据挖掘组件进行离线调度。背景信息 本工作流流程如下：通过历史数据，在阿里云机器学习平台上进行模型训练。...关于逻辑回归二分类更详细的内容介绍，请参见 逻辑回归二分类。
计量计费
机器学习模型：按照PAI Studio计费规则计费，规则如下，更多 人工智能平台 PAI 计费信息，请参见 Designer 计费说明：机器学习模型 单价（CNY/计算时）MaxCompute支持的地域 逻辑回归二分类 1.3 华北2（北京）华东2（上海）华东1（杭州）...
线性模型特征重要性
线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
功能更新【2023年】
降低联邦学习使用门槛 内置多个个组件，包含数据处理、特征工程、机器学习+训练+预测+评估等组件，支持XGBOOST、逻辑回归、线性回归、MLP等常用算法，支持二分类、多分类、回归场景，能满足线索评级、金融评分卡、营销CTR/CVR模型等场景...
基于对象特征的推荐
实验运行结束后，右键单击画布中的 逻辑回归二分类-1，在快捷菜单，单击 模型选项>导出PMML，即可导出训练完成的基于对象特征的推荐模型。右键单击画布中的 预测，在快捷菜单，单击 查看数据>预测结果输出，即可查看模型预测结果。查看模型...
横向预测
一、组件说明 横向预测组件是专门用于横向模型预测的组件，如横向逻辑回归二分类、横向MLP二分类等。输入为预测数据表和模型，输出为预测结果。支持使用单方或多方联合数据，获得横向模型预测结果。横向二分类和多分类模型预测结果包括...
单模型部署在线服务
单模型一键部署 支持一键部署的算法 组件名称 产出可部署模型格式 匹配的EAS Processor 备注 逻辑回归二分类 PMML PMML 训练前需要在组件的 字段设置 页签中，选中 是否生成PMML。GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
FL逻辑回归支持的算法为 LogisticRegressionWithHe:Logistic_Regression_He、LogisticRegressionWithMpc:Logistic_Regression_Mpc，用于二分类。FL深度学习支持的算法为 Mlp：多层感知机、WideDeep:Wide&Deep、DeepFM:DeepFM，用于二分类、...
PyAlink脚本
例如：逻辑回归包含以下Operator：LogisticRegressionTrainBatchOp：逻辑回归训练。LogisticRegressionPredictBatchOp：逻辑回归批式预测。LogisticRegressionPredictStreamhOp：逻辑回归流式预测。Operator之间使用 Link 或 LinkFrom 连接...
概述
支持的机器学习模型 MaxCompute SQLML当前支持如下机器学习模型：逻辑回归二分类：模型名称为 logisticregression_binary。更多信息，请参见 线性支持向量机。逻辑回归多分类：模型名称为 logisticregression_multi。更多信息，请参见 PS-...
心脏病预测
本工作流首先通过 类型转换 组件将输入特征转换为DOUBLE类型（因为逻辑回归模型的输入数据必须为DOUBLE类型），然后使用 过滤式特征选择 组件判断每个特征对于结果的影响（通过信息熵和基尼系数反映其影响）。同时，使用 归一化 组件将每个...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
性能指标
100维*100维 离线预测 100分钟 逻辑回归-LogisticRegressionWithHe 1亿 100维*100维 离线预测 70分钟 神经网络MLP 1亿 100维*100维 离线预测 100分钟 决策树-XGBoostWithDp 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 决策树-GBDTWithDp 100维*...
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...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
组件参考：所有组件汇总
逻辑回归多分类 该组件是一个二分类算法，PAI提供的逻辑回归可以支持多分类，且支持稀疏及稠密数据格式。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...
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...
Designer使用案例汇总
预测学生考试成绩 基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。相似标签自动归类 通过PAI提供的文本分析组件，实现简单的商品标签自动归类系统。雾霾天气预测 通过分析北京...
线性回归
计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。...
高斯过程回归
计算逻辑原理 高斯过程回归中支持三种核函数：高斯核：，其中尺度因子，尺度 是高斯核函数的参数。线性核：，其中偏移 和尺度因子，是线性核函数的参数。二次有理核：，其中尺度因子，尺度，比例混合因子 是二次有理核函数的参数。参数说明...
分段多项式预测
计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的随机性所产生的影响"局部化"的优点。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 ...
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 ...
梯度提升回归树
计算逻辑原理 GBRT是一种迭代的回归树算法，由多棵回归树组成，合并许多弱学习器，每棵树只能对部分数据做出好的预测，所有树的结论累加起来得到最终结果。因为添加的树越来越多，可以不断迭代提高性能，所以GBRT是一种泛化能力较强的算法...
偏最小二乘回归
计算逻辑原理 偏最小二乘用于查找两个矩阵（X 和 Y）的基本关系，即一个在这两个空间对协方差结构建模的隐变量方法。偏最小二乘模型将试图找到 X 空间的多维方向来解释 Y 空间方差最大的多维方向。偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测...
常见问题
逻辑编排解决什么问题？逻辑编排能帮助您简化系统集成的过程。系统预置了阿里云多个产品服务的连接器（连接器固化了阿里云产品服务的调用流程）；并提供了多个场景化模板；图形化方式编排流程，让您快速上手。2.逻辑编排图形化编排能否满足...
入门概述
完成个人或企业 实名认证...使用阿里云账号登录 逻辑编排控制台，在界面上方，您可以根据业务所在地切换地域，目前逻辑编排支持的地域可以参考：可用地域。接下来，您可以通过 新建工作流 的教程，来学习如何使用逻辑编排自动化您的日常工作。
什么是逻辑编排
逻辑编排（Logic Composer）为企业提供一站式集成平台，简化了在集成系统、应用和服务时，所需处理的跨企业、跨环境间的业务流程。逻辑编排提供简便易用的设计方式、丰富的服务连接器和托管运行服务，助您高效地完成各类场景下的集成工作。...
相关协议
阿里云逻辑编排产品公测条款 欢迎您申请试用阿里云逻辑编排产品。逻辑编排产品试用条款，请参考 服务试用条款。
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