什么是图数据库自动机器学习？
功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法，包括梯度提升模型，广义线性模型、深度学习模型等，为使用者提供了从数据处理，模型训练，模型管理到预测推理的全生命周期管理服务，可以自动运行集成算法并调整其超参数，以...
产品功能
当前版本支持的机器学习模型包括：聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类...
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...
逻辑回归
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 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...
Lasso回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
岭回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...
评分卡预测
线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果，对应到评分卡模型中，如果模型进行了分数转换，则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值，原始得分（未经分数转换）经过Sigmoid变换后得到该...
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...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
XGBOOST回归
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST多分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST二分类
参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...
动态特征提取
线性趋势：对采样数据序列进行线性拟合，取线性模型的系数，作为输出。变化趋势：对采样数据序列做Mann-Kendall测试（曼肯德尔检验），若“无趋势”，则输出0；反之，则取slope参数，作为输出。曼肯德尔检验：Mann-Kendall 趋势检验（有时...
产品计费
正式购买 NLP自学习平台训练模型购买：【购买模型】模型训练：500元/月/模型 模型调用：自学习模型（用户自己训练）：免费调用额度 500次/天/模型，超出时按次计费¥ 0.016/次，也可购买资源包，购买资源包后，模型调用仍会优先使用每日...
网络安全保护
网络分层模型可以参考下图：下面列举出一些常见的糟糕设计：将所有资源都创建在一个VPC或者vSwitch中，不同业务之间没有隔离会导致安全暴露的影响范围扩大 允许直接访问敏感数据，比如公网访问数据库、大数据的查询服务直接暴露在公网上...
产品计费
正式购买：模型训练：500元/月/模型 模型调用：自学习模型（用户自己训练）：免费调用额度 500次/天/模型，超出时¥ 0.016/次，也可购买资源包，购买资源包后，模型调用仍会优先使用每日免费调用额度。每个模型的QPS：10。预训练模型（平台...
常见问题
若模型使用量大于模型总量（例如：试用时使用了3个模型且未删除，正式付费购买时，仅购买了1个），您可以：直接删除不准备使用的模型（注意：模型删除后将无法恢复）点击增加个数，通过 变配 的方式，提升模型总量额度 5.2自学习平台训练...
自学习平台使用流程
4.1 训练模型 点击模型中心的创建模型，进入创建模型页，输入模型基本信息，选择已标注完的数据，一键训练模型，模型训练需0.5-1小时。4.2 模型查看 您可以查看模型的相关评估指标，主要有精确率、召回率和F1值；同时，您也可以新增模型...
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...
机器学习（MADlib）
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...
查看并管理数仓分层
在 基本信息 区域，即可查看目标数仓分层的 英文缩写、英文名、中文名、负责人、分层归属、模型类型、创建人、创建时间，以及最近一次修改该数仓分层的 修改人 及 修改时间 等信息。您也可以根据业务需求，单击右上角的 编辑，修改目标分层...
配置及使用数仓分层检查器
数仓分层检查器用于规范目标分层中模型及指标的命名，制定模型及指标的命名规范，在模型和指标创建时，系统会根据该规范自动生成表名，模型发布成表后，使用方也能通过表名快速了解表的业务信息。本文为您介绍如何配置及使用数仓分层检查器...
线性回归
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
线性回归
功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。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...
Pipeline部署在线服务
例如：需要部署线性回归模型用于在线预测，则线性回归训练组件和线性回归预测组件都需要运行成功。在线服务限制单输入单输出，因此需要从离线的Directed Acyclic Graph（DAG）图中选择单一串行链路进行部署。前提条件 已创建模型工作流...
偏最小二乘回归
功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又...
分段多项式回归
功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。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...
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...
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...
PS线性回归
线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...
线性回归
线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性回归组件参数。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 ...
功能发布记录
2021-11-19 模型说明 我的模型页 控制台迭代更新 新增【我的模型】页面：支持查询已发布的自学习模型和调用预训练模型，支持查看已购模型数量、剩余资源包余额显示、延长模型有效期、变配模型个数。2021-11-19/2021年10月 项目类型 功能...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
LightGBM算法
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：使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快，但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时，需要使用单引号将参数值包裹起来。...
大模型技术服务内容说明
1.服务概述 1.1 服务说明 大模型应用咨询服务 根据客户的业务诉求，基于大模型的相关应用场景进行整体规划设计和咨询类服务。大模型工程技术服务 覆盖从场景设计、数据和素材整理准备、产品部署培训、测试和应用推广全过程。基于提示词工程...
创建数仓分层
数仓分层是结合对业务场景、实际数据、使用系统的综合分析，对数据模型进行的整体架构设计及层级划分。用于将不同用途的数据，归类划分至不同的分层，便于您更好地组织、管理、维护数据。本文为您介绍如何创建并管理数仓分层。背景信息 ...
概述
本文为您介绍SQLML的功能、支持的机器学习模型、支持的预测模型函数和评估模型函数。功能介绍 MaxCompute SQLML功能依赖MaxCompute和 人工智能平台 PAI 阿里云产品。您可以通过客户端开发MaxCompute SQLML作业，基于 人工智能平台 PAI 对...
数仓规划概述
使用DataWorks进行数据建模时，数仓架构师或者模型小组成员可以在数仓规划页面对数据分层、业务分类、数据域、业务过程、数据集市、主题域进行设计。完成设计后，模型设计师在建模过程中可以依赖数仓规划中的数据分层、业务分类、数据域、...
归因分析
设置分组、全局筛选、用户分群（可选）归因分析的设置分组、全局筛选、用户分群逻辑与事件分析相同 选择归因模型 当前支持四种最常见的归因模型：首次触点归因、末次触点归因、线性归因、位置归因和时间衰减归因。业务方可以根据自己的业务...
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