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...
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...
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，...
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 ...
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...
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...
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...
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...
常见退信内容分析
因为拒掉的原因很多，所以要从对方返还的信息来判断原因。我方服务器IP地址被对方拒掉。因为拒掉的原因很多，所以要从对方返还的信息来判断原因。请将退信在线提交我们检查核实。确定原因后，我们将联系对方解除屏蔽。Connection timed out...
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...
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...
组件参考：所有组件汇总
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定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
表分区
在运行 ATTACH PARTITION 命令之前，推荐在要被挂接的表上创建一个 CHECK 约束来匹配期望的分区约束。这样，系统将能够跳过扫描，否则需要验证隐式分区约束。没有 CHECK 约束，将扫描表以验证分区约束，同时对该分区持有 ACCESS EXCLUSIVE ...
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 ...
如何结束 AHAS Agent 进程？
这一功能保证了进程可用性，避免进程因异常挂掉或机器重启等原因，需要手动拉起的情况。所以，您在服务器进程中结束 AHAS Agent 无法永久结束该进程，AHAS 会在定时检查后或机器重启时，自动拉起该进程。如果您某段时间不需要使用 AHAS ...
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...
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...
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...
常见问题
迁移与同步 为什么OSS外表导入ORC、PARQUET等格式的数据，出现内存报错或OOM挂掉？如何处理导入数据报错：too many parts？为什么DataX导入速度慢？为什么Hive导入后其数据行数跟ClickHouse对不上？为什么Kafka导入后其数据行数跟...
DML
常见模糊匹配 构建SEARCH INDEX的列，在进行select操作的时候，支持对构建索引的列进行模糊匹配查询，模糊匹配使用%表示0到任意个字符匹配，常见的模糊匹配支持前缀匹配、后缀匹配、前后缀匹配、完全匹配。示例如下：SELECT*FROM ...
数据开发功能索引
说明 查找方式为模糊匹配，即输入关键字后，DataWorks会展示出当前业务流程中包含关键字的所有节点。全屏（）全屏显示当前业务流程。隐藏引擎信息（）用于显示或隐藏各节点的引擎信息。7 业务流程可视化操作面板详情2：流程参数：用于批量...
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...
列存索引技术架构介绍
MySQL架构在AP场景的缺陷 MySQL架构在执行复杂查询时性能差有多个方面的原因。对比专用的OLAP系统，其性能瓶颈体现在以下方面：MySQL的SQL执行引擎基于流式迭代器模型（Volcano Iterator）实现。该架构在工程实现上依赖大量深层次的嵌套...
饼图
模糊系数：设置饼图发光的模糊系数，范围0~50，数值越大饼图间的发光范围越模糊。小数合并 限制展现的切片数量，并将剩下的切片合并成一个总的切片，同时可以设置合并后的分类名。单击 图标可开启或关闭小数合并。中心内容 饼图中心的文本...
逆向建模：物理表反向建模
模型生成后，您可查看本次成功创建的各类型模型数量，以及建模失败的表详细信息，单击 错误日志，即可快速定位问题原因并及时处理。说明 建模成功的模型已被物化至相应引擎，您无需再进行发布。建模成功的模型会被存放至维度建模中，您可以...
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...
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_...
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...
2021年8月24日 产品更新动态
新增【挂机原因】节点类型，支持根据IVR路径自定义挂机的原因标签。有如下逻辑：可配置多个挂机原因节点，但向后只能连挂机节点-【挂机原因】节点中，可配置共7种挂机原因-挂机原因节点非必须，各个节点可以直接连到挂机节点，此时会打上...
Quick BI树形筛选器配置后无法筛选出数据，查看图表...
问题描述 Quick BI树形筛选器配置后无法筛选出数据，查看图表SQL也明显错误。问题原因 树形菜单绑定的字段绑定的是父级字段导致识别错误。解决方案 树形菜单和图表的绑定字段应该为最小子菜单，比如：适用于 Quick BI
INSERT、UPDATE和DELETE上的规则
没有条件，有 ALSO 或 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上增加原始查询树的条件给出了条件，有 ALSO 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和原始查询树的条件给出了条件，有 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和...
强弱依赖治理概述
强弱依赖治理的应用 强弱依赖治理主要可以被应用到以下场景：系统改造验收：对于分布式系统，至少在运行态中，不会因为依赖的系统后台出现故障，引起当前应用出现系统级可用性的故障，例如进程挂掉、频繁FullGC、负载飙高等，何时何地都应...
使用Hologres实现分页
分页决策树 分页SQL命令语法如下。SELECT.FROM.ORDER BY key LIMIT N OFFSET S SQL实现原理：对于扫描出来的记录，按照 key 排序，取 TOP N+S 条记录（通过部分排序 PARTIAL SORT 实现），然后丢弃前S条记录，返回剩下的N条记录。在分页...
0040-00000241
问题原因 图片处理模糊算子的参数r为非数字或不符合取值范围要求。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/blur,r_abc,s_25 HTTP/1.1 Host: oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com Date: Fri,03 Feb 2023 03:41:49 GMT ...
0040-00000242
问题原因 图片处理模糊算子的参数s为非数字或不符合取值范围要求。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/blur,r_3,s_abc HTTP/1.1 Host: oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com Date: Fri,03 Feb 2023 03:41:49 GMT Content...
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