介绍
云速搭CADT主要以阿里云控制台作为访问和操作入口，针对部分需要通过API进行批量操作和实现运...CADT命令行工具是在OpenAPI的基础之上，基于Python语言实现的命令行交互式工具，作为用户对接CADT的一个样例。本文将详细讲述此工具的使用说明。
OSS SDK使用中常见问题的解决方法
Allow-Origin'”的错误 对象存储OSS使用Java实现签名Header上传的示例 OSS Java SDK的常见错误 Python 对象存储OSS使用Python语言实现签名Header上传的示例 使用Python操作OSS时出现“No module named oss2”报错 OSS Python SDK常见错误 ...
对象存储OSS使用Python语言实现签名Header上传的示例
概述 对象存储OSS SDK提供了集成签名、上传和下载的SDK，但实际使用中，有时需要使用API的方式实现在签名的情况下进行上传和下载，本文以PutObject接口为例，提供了Python语言实现的示例。说明 建议优先使用OSS提供SDK，本文提供的只是签名...
常见问题
对象存储OSS使用Python语言实现签名Header上传的示例 使用Python操作OSS时出现“No module named oss2”报错 PHP PHP常见问题 OSS PHP SDK报“Use of undefined constant CURLOPT_CLOSEPOLICY-assumed”错误 对象存储OSS使用PHP语言实现...
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 ...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
Python 3 UDTF
def process(self,arg):props=arg.split(',')for p in props:self.forward(p)说明 Python 2 UDTF与Python 3 UDTF区别在于底层Python语言版本不一致，请您根据对应版本语言支持的能力编写UDTF。使用限制 Python 3与Python 2不兼容。在您使用...
开发PyODPS 2任务
PyODPS 2底层Python语言版本为Python 2，PyODPS 3底层Python语言版本为Python 3，请您根据实际使用的Python语言版本创建PyODPS节点。使用限制 DataWorks建议您在PyODPS节点内获取到本地处理的数据不超过50 MB，该操作受限于DataWorks执行...
Python 3 UDAF
Python 2 UDAF迁移 Python 2官方即将停止维护，建议您根据项目类型执行迁移操作：全新项目：新MaxCompute项目，或第一次使用Python语言编写UDAF的MaxCompute项目。建议所有的Python UDAF都直接使用Python 3语言编写。存量项目：创建了大量...
开发PyODPS 3任务
PyODPS 2底层Python语言版本为Python 2，PyODPS 3底层Python语言版本为Python 3，请您根据实际使用的Python语言版本创建PyODPS节点。若通过PyODPS节点执行SQL无法正常产生数据血缘关系，即数据血缘在数据地图无法正常展示，您可在任务代码...
开发PyODPS 3任务
PyODPS 2底层Python语言版本为Python 2，PyODPS 3底层Python语言版本为Python 3，请您根据实际使用的Python语言版本创建PyODPS节点。若通过PyODPS节点执行SQL无法正常产生数据血缘关系，即数据血缘在数据地图无法正常展示，您可在任务代码...
开发PyODPS 2任务
PyODPS 2底层Python语言版本为Python 2，PyODPS 3底层Python语言版本为Python 3，请您根据实际使用的Python语言版本创建PyODPS节点。若通过PyODPS节点执行SQL无法正常产生数据血缘关系，即数据血缘在数据地图无法正常展示，您可在任务代码...
梯度提升决策树
本文为您介绍梯度提升决策树组件。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，...
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...
Python 2 UDAF
具体标准库的可用模块说明如下：所有基于标准Python实现（不依赖扩展模块）的模块都可用。C扩展模块中下列模块可用：array、audioop binascii、bisect cmath、_codecs_cn、_codecs_hk、_codecs_iso2022、_codecs_jp、_codecs_kr、_codecs_...
Python 2 UDTF
具体标准库的可用模块说明如下：所有基于标准Python实现（不依赖扩展模块）的模块都可用。C扩展模块中下列模块可用：array、audioop binascii、bisect cmath、_codecs_cn、_codecs_hk、_codecs_iso2022、_codecs_jp、_codecs_kr、_codecs_...
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...
UDF开发（Python2）
具体标准库的可用模块说明如下：所有基于标准Python实现（不依赖扩展模块）的模块都可用。C扩展模块中下列模块可用：array、audioop binascii、bisect cmath、_codecs_cn、_codecs_hk、_codecs_iso2022、_codecs_jp、_codecs_kr、_codecs_...
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...
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...
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...
配置实例生命周期
函数实例生命周期回调 Python 通过Python实现并应用函数实例生命周期回调方法。函数实例生命周期回调 PHP 通过PHP实现并应用函数实例生命周期回调方法。函数实例生命周期回调 Java 通过Java运行时实现函数实例生命周期回调的方法。函数实例...
函数实例生命周期
函数实例生命周期回调方法 Python 通过Python实现并应用函数实例生命周期回调方法。函数实例生命周期回调方法 PHP 通过PHP实现并应用函数实例生命周期回调方法。函数实例生命周期回调方法 Java 通过Java运行时实现函数实例生命周期回调的...
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...
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...
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，...
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...
通过SkyWalking上报Python应用数据
Skywalking-python是SkyWalking的Python Agent官方库，可以通过接入Skywalking-python实现对Python应用的监控，Skywalking-python支持Kafka、HTTP、AIOHTTP、Redis、WebSockets等多种第三方库的自动埋点。展开查看支持监控的第三方库 库 ...
通过SkyWalking上报Python应用数据
Skywalking-python是SkyWalking的Python Agent官方库，可以通过接入Skywalking-python实现对Python应用的监控，Skywalking-python支持Kafka、HTTP、AIOHTTP、Redis、WebSockets等多种第三方库的自动埋点。展开查看支持监控的第三方库 库 ...
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...
使用Confluent-Kafka-Python实现Kafka消费
本文介绍如何使用Confluent-Kafka-Python实现Kafka消费。环境配置 安装confluent-kafka Python客户端。pip install confluent-kafka 参数说明 参数 描述 示例 bootstrap.servers 初始连接的集群地址，格式为${project}.${endpoint}:${port}...
特征编码
功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号...
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...
开发ODPS Spark任务
MaxCompute Spark支持使用Java、Scala和Python语言进行开发，并通过Local、Cluster模式运行任务，在DataWorks中运行MaxCompute Spark离线作业时采用Cluster模式执行。更多关于MaxCompute Spark运行模式的介绍，详情请参见 运行模式。准备...
开发ODPS Spark任务
MaxCompute Spark支持使用Java、Scala和Python语言进行开发，并通过Local、Cluster模式运行任务，在DataWorks中运行MaxCompute Spark离线作业时采用Cluster模式执行。更多关于MaxCompute Spark运行模式的介绍，详情请参见 运行模式。准备...
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...
MaxFrame概述
背景信息 基于Python语言的易读性、高效开发及开放生态等优势，Python已经成为科学计算、机器学习以及AI开发领域的事实标准和主流编程语言，其整合了数据分析、机器学习等各类第三方包，如Pandas（数据处理与分析）、NumPy（数值计算）、...
什么是RPA
编码开发模式采用 python 语言编码代码实现应用的开发。2.机器人具备三种运行模式，可灵活切换 机器人-有人值守模式：采用手动触发的方式，让机器人执行应用；机器人-无人值守模式：在控制台设置计划任务，包括执行时间、执行次数、循环...
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