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 ...

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,...

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...

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 ...

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...

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...

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...

梯度提升回归算法(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...

性能指标

算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...

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,...

总览

站点数据统计:展示了治理风险数、历史风险数、巡检规则、诊断决策树数量、应急预案、演练场景、应用总数、应用覆盖率、产品总数以及产品覆盖率。单击统计数据可直接跳转至相应的业务详情列表。风险统计:今日巡检任务:展示了今日巡检任务...

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...

风险事件

告警指标:应急分析:风险事件关联了诊断决策树时,该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应:包括未响应和已响应的成员。应急过程:展示了当前风险应急处理的流程与进展(发现风险>应急过程>应急完成)以及应急处理...

诊断规则

通过故障诊断平台,运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计,即故障诊断决策树。而后,在实际故障发生时,即可执行自动化、标准化的故障排查,并直接输出诊断报告,反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率,实现...

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_...

群体稳定性指标PSI

dt:决策树分箱。kmean:基于k均值聚类分箱。categorical_feature:类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号(,)分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...

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...

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...

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...

安装SDK

安装操作 云控制API 为您提供以下开发语言的SDK安装方法。语言 安装方式 Java Java SDK安装 Go Go SDK安装 Python Python SDK安装 TypeScript TypeScript SDK安装 PHP PHP SDK安装 Swift Swift SDK安装 使用说明 OpenAPI开发者门户也为您...

GetTrainingJob-获取训练任务详情

{} HasModelInfo boolean 是否存有特征重要性、模式、决策树等特征信息。false ErrorCode integer 错误码。0 ErrorMessage string 错误信息。OK RequestId string 请求 ID。f8651828-609d-4de8-ab49-ab781d7fd85a 示例 正常返回示例 JSON ...

API 说明

如果选择安装,调用 MPaaSCheckVersionService.installApk 方法安装。void alreadyDownloaded(Activity activity,ClientUpgradeRes result)showUpgradeDialog 当检测到新版本信息但未下载完安装包时被调用,接入方可在此时提示用户是否升级...

XGBoost训练

连续特征的最大分割箱数 整型数值 构建树方法为hist时,控制分箱个数,默认值为 256。树的最大深度 整型数值 树的最大深度,默认值为 6。最大节点个数 整型数值 叶节点最大个数,默认值为 0。节点的最小权重 浮点数值 节点的最小权重,默认...

LightGBM算法

简介 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...

异常:RPA的Edge插件相关问题

步骤2:如果未安装,直接按以下步骤两种方法安装插件 方法一:a.进入扩展中心点击左侧开启开发人员模式;b.通过以下方式找到插件所在位置:默认安装时:文件路径为“C:\Program Files(x86)\AlibabaCloudRPA\bin\1.13\chrome.crx”;c.将...

异常:RPA的Chrome扩展相关问题

步骤2:如果未安装,直接按以下步骤两种方法安装插件 方法一:开启开发者模式(网页右上角);通过以下方式找到插件所在位置:右键点击RPA客户端快捷方式,点击打开文件所在位置 选择打开当前版本号文件夹下的1.13文件夹 将chrome.crx拖入...

测试工具

本文介绍RDS SQL Server性能测试工具HammerDB以及如何下载安装HammerDB。HammerDB简介 HammerDB是...安装方法 本文安装版本为HammerDB 2.19版本,请单击此处 下载链接 进行下载。下载后,请根据安装向导提示安装HammerDB。安装后界面如下:

SQL优化技术

性能跟踪的算法基于决策树模型,包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪,对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比,综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化,默认跟踪时间为24小时,没有回滚,则认为...

AI助手使用说明

配置方法 安装ack-lingjun-aiast组件。登录 容器服务管理控制台,在左侧导航栏选择 集群。在 集群列表 页面,单击目标集群名称,然后在左侧导航栏,选择 运维管理>组件管理。在 组件管理 页面,单击 其他 页签,找到 ack-lingjun-aiast ...

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...

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...

如何处理Windows Server 2003/2008系统的ECS实例虚拟...

其他方法安装MySQL卡住。安装WAMP后,启动wampmysqld服务时,提示 在本地计算机无法启动wampmysqld服务。添加角色时,提示 页面文件太小,无法完成操作。打开 服务器管理器 后自动关闭,提示 Microsoft管理控制台已停止工作。打开 服务器...

EAIS软件包说明

当前版本 4.2.4 依赖软件版本 PyTorch:1.9.0或者1.13.1 libtorch:1.9.0或者1.13.1 Python版本 3.6~3.11 安装方法 安装eais-torch软件包时,需要指定该软件包依赖的libtorch软件包或者PyTorch软件包版本号。根据您使用的程序(Python或者C...

安装HBase SDK

Java SDK的安装方法,请参见 升级HBase Java SDK。Java API的使用和连接参数,请参见 通过HBase Java API连接并使用宽表引擎。非Java(C++/Python/Go等)SDK的安装及访问方法,请参见 通过HBase非Java SDK访问Lindorm宽表引擎。

测试工具

本章节为您介绍本次表格存储性能测试的测试工具。YCSB简介 Yahoo!Cloud Serving Benchmark(YCSB)是一款开源的分布式性能...安装及使用 关于安装方法,详情参见YCSB的 官方文档。YCSB支持对表格存储性能测试,使用方法参见YCSB的 官方文档。

初始化

安装方法,请参见 安装。您已经知晓服务接入地域。例如:接入地域在上海,请使用 cn-shanghai 。媒体处理服务接入地域请参见 服务接入点。初始化 构建请求Client。初始化时需要使用AccessKey完成身份验证,请提前获取AccessKey。获取方法,...

手动搭建Magento电子商务网站

composer self-update 1.8.5 步骤六:安装配置Magento 您可以使用不同的方法安装Magento,可以选择是否安装示例数据。如果安装Magento仅用于测试,您可以选择安装示例数据。如果安装Magento用于生产环境,建议您安装全新的Magento,从头...

新手指引

前提条件 如需体验本地命令行操作,请先安装 Git 工具,安装方法参见 安装Git。如需体验 SSH 方式克隆和提交代码,请先在平台账号内配置 SSH 公钥,配置方法参见 配置 SSH 密钥。背景信息 云效代码托管 Codeup 可通过以下入口访问:步骤一...

安装Git

在 Linux 上安装 最快捷的安装方法,是以二进制包的方式安装 Git。不同的 Linux 发行版有不同的包管理器。例如 RedHat 系使用如下命令安装:$sudo yum install git Git 官方网站 上列出了各种 Unix 发行版的安装步骤。在 Mac 上安装 一般 ...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
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