MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
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*...
CREATE MODEL
时序预测 TIME_SERIES_FORECAST DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常...
TairVector性能白皮书
200 1,183,514 10,000 902 MB COSINE Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练，从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB COSINE Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成，不...
横向预测
横向二分类和多分类模型预测结果包括predict_result预测结果列和predict_detail预测结果详细列。横向回归模型的预测组件输出结果为predict_score列。横向聚类模型的预测组件输出结果为predict_result预测结果列。区别于预测组件，横向预测...
API概览
API 描述 GetPredictResult 调用GetPredictResult获取模型预测结果 CreateAsyncPredict 调用CreateAsyncPredict创建一个异步预测 GetAsyncPredict 调用GetAsyncPredict获取异步预测结果 RunPreTrainService 调用预训练模型服务
预测与异常检测函数
使用场景：计量数据的预测、网络流量的预测、财务数据的预测、以及具有一定规律的不同业务数据的预测。ts_anomaly_filter 针对批量曲线进行时序异常检测后，可以按照用户定义的异常模式来过滤异常检测的结果。能帮助用户快速找出异常的实例...
预测
二分类和多分类模型预测结果包括predict_result预测结果列和predict_detail预测结果详细列。回归模型的预测组件输出结果为predict_score列。预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测...
Python部署预测
pip install h2o 修改脚本中model_id、预测文件本机存放路径和预测结果保存路径。import h2o h2o.connect(url="http://ip:port",auth=('username','password'))#修改一：使用模型 model_id model=h2o.get_model('model_id')#修改二：预测...
V3.3.41版本说明
预测结果的用户得分分布图，当鼠标移动到某个得分的图形上时，新增显示获得大于等于当前得分的用户总人数，请分别参见 复购预测结果详情、货品推荐结果详情。从预测结果保存受众时，支持选择要保存的ID类型，可选择用户标识或其他ID类型。...
评分卡预测
原样添加到结果表 选择不进行任何处理，直接附加到预测结果表中的列。例如ID列和目标列等。输出变量分 是否输出每个特征变量所对应的分数，最终的预测总得分为截距项的得分加所有的变量分。执行调优 核数目 使用的CPU Core数量，默认系统...
异常类型说明
本文介绍时序预测结果的异常类型。时序预测结果数据保存在名为internal-ml-log的Logstore中。您可以通过数据中的_tag_:_data_type_字段分析异常情况。更多信息，请参见 结果字段说明。判断条件 异常类型说明_tag_:_data_type_字段值为job_...
工作原理
您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。背景信息 服务在运行过程中会产生各种各样的时序数据，记录了服务的各种指标随时间...
模型预测
您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务，本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后，在模型排行榜中选择需要预测的模型，单击 ...在模型预测结果中，可以查看预测集上的混淆矩阵和不同阈值下的指标情况。
混淆矩阵
预测结果的详细列列名 与 预测结果的标签列列名 不能共存。如果已配置 阈值，则该参数必选。正样本的标签值 如果已配置 阈值，则该参数必选。方式二：PAI命令方式 使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用...
回归模型评估
回归模型评估是指基于预测结果和原始结果，评估回归算法模型的优劣性，从而输出评估指标及残差直方图。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置回归模型评估组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 ...
算法说明
置信度将影响预测结果中上下界的范围，置信度越高，预测结果中上下界之间的数据出现的可能性越高。采样数 设置采样数。取值范围为0~100。采样数将影响预测结果中上下界的准确性，采样数越高，上下界的准确性越高。预测频率 设置预测频率。...
拒绝推断
算法原理 拒绝推断方法需要根据输入的包含真实标签和预测结果的训练数据（又称为授信数据），给缺少真实标签但包含预测结果的数据加上合适的标签，没有真实标签的数据又称为拒绝数据。该算法提供以下四种拒绝推断方法。模糊法 模糊法...
Quick BI组合图的智能洞察预测功能为...不显示预测结果
问题描述 Quick BI组合图的智能洞察预测功能为什么在图表添加过滤器后不显示预测结果。问题原因 预测功能需要至少14个数据点，这里加过滤器后点过少，不足预测所需数据的最低要求，所以没有结果。解决方案 过滤器选择大于等于14个数据点的...
二分类评估
预测结果详细列 预测结果详细列的名称。预测目标与评估目标是否一致 例如，在金融场景中，训练程序预测坏人的概率，其值越大，表示样本越坏，相关指标（例如LIFT）评估的是抓坏率，此时预测目标与评估目标一致。在信用评分场景中，训练程序...
高斯混合模型预测
参数设置 预测结果列名 预测结果列的列名称。预测详细信息列名 预测详细信息列的列名。组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。具体配置方法，...
Lasso回归预测
参数设置 预测结果列名 预测结果列的列名称。组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。单个节点内存大小，单位M 取值范围为1024 MB~64*1024 MB。...
创建时序预测作业
您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍创建时序预测作业的操作步骤。前提条件 已采集数据到Logstore或MetricStore。具体操作，请参见 数据采集概述。如果是采集到Logstore，则需配置源...
岭回归预测
参数设置 预测结果列名 预测结果列的列名称。组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。单个节点内存大小，单位M 取值范围为1024 MB~64*1024 MB。...
DBSCAN预测
参数设置 预测结果列名 输入预测结果列名称。预测详细信息列名 输入预测详细信息列的列名称。组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。具体配置...
概述
支持的评估模型函数 MaxCompute SQLML当前支持如下评估模型函数，用于评估预测结果的准确性：二分类评估：通过内建函数 ml_evaluate 实现。支持计算AUC、KS及F1 score等。语法格式如下：ml_evaluate(table[,map,string>])多分类评估：通过...
GBDT二分类预测V2
可视化配置参数 输入桩配置 输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 模型表 无 GBDT二分类V2 是 预测数据表 无 读数据表 是 右侧参数表单 页签 参数 是否必选 描述 默认值 字段设置 预测结果列名 是 预测结果列名。...
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...
异步预测接口使用示例
{"requestId":"65917545-CDBF-4246-8708-CD03ED4AFDED","asyncPredictId":1669 } 通过使用 asyncPredictId 参考下一章节获取异步预测结果。获取异步调用结果 通过创建 GetAsyncPredictRequest 请求，查询异步预测结果。package ...
获取异步预测结果
调用GetAsyncPredict获取异步预测结果。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ...
预测
该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置预测组件参数。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 特征列 参与预测的特征列，默认选择所有...
GetPredictResult
调用GetPredictResult获取模型预测结果。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ...
GetPredictResult
调用GetPredictResult获取模型预测结果 调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ...
条件随机场预测
预测结果列列名 预测结果列的名称，默认值为prediction_result。预测分数列列名 预测分数列的名称，默认值为prediction_score。预测详细列列名 预测详细列的名称。如果不需要详细列，可以置空。使用示例 在LinearCRF的在线预测阶段，必须...
API概览
本产品（文档自学习产品/...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、单票据信息抽取、表格信息抽取。PredictPreTrainModel 预置能力服务预测API 预置能力现有：UIE抽取，适用于通用智能预标注
API概览
本产品（文档自学习产品/...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、单票据信息抽取、表格信息抽取。PredictPreTrainModel 预置能力服务预测API 预置能力现有：UIE抽取，适用于通用智能预标注
XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
基于对象特征的推荐
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。查看模型评估结果。右键单击画布中的 二分类评估-1，在快捷菜单，单击 可视化分析。在 二分类评估-1 区域，单击 评估图表 页签，查看ROC曲线。其中...
使用EAS Python SDK部署模型
本文为您介绍如何使用阿里云模型在线服务（EAS）的...预测结果说明：float_val从上到下表示数字0~9，float_val最大值所在的行位置表示预测结果。例如：上图示例中，第一行float_val的值最大，预测结果为数字0，与测试样本图像中的数字一致。
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