线性模型特征重要性
页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 输入表中，用于训练的特征列。默认选中除标签列（例如Label）外的所有列，为可选项。选择目标列 该参数为必选项。单击 选择字段，选择标签列。输入表数据是否为稀疏格式 可选项。执行调优 计算核心数 ...
过滤与映射
参数名称 是否必选 参数描述 outputTableName 是 输出表的名称 inputPartitions 否 训练输入表分区。输入表对应的输入分区，选中全表则为None。inputTableName 是 输入表的名称 filter 否 通过where条件实现数据过滤，与SQL类似，例如 age>...
协方差
参数名称 是否必须 描述 默认值 inputTableName 是 输入表的名称。无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。系统支持以下格式：Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级分区 说明 指定多个分区时，分区之间...
随机森林特征重要性
页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 输入表中，用于训练的特征列。默认选中除Label外的所有列，为可选项。选择目标列 该参数为必选项。单击 图标，在 选择字段 对话框中，输入关键字搜索列，选中后单击 确定。参数设置 并行计算核数 并行...
语义向量距离
默认为空，即输入表中的所有向量参与计算。输入端口2的 id列表 格式为一列，每一行一个ID。例如：1 2 4 6 8 向量的列名列表 如f1，f2。参数设置 输出的距离最近的向量的数目 默认值为5。距离的计算方式 支持如下计算方式：euclidean cosine...
双样本T检验
双样本T检验基于统计学原理用来检验两个样本的均值是否有显著差异。本文为您介绍 Designer 提供的双样本T检验的参数配置和使用示例。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置双样本T检验组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作...
句子拆分
输入表中指定参与计算的分区 输入表的所有分区 outputTableName 是 输出表名 无 docIdCol 是 标识文章ID的列名 无 docContent 是 标识文章内容的列名，仅可指定一列。无 delimiter 否 句子的间隔字符集合。lifecycle 否 输入出表的生命周期...
回归模型评估
参数 是否必选 参数描述 默认值 inputTableName 是 输入表的名称。无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与计算的分区。全表 yColName 是 输入表中，原始因变量的列名，支持数值类型。无 predictionColName 是 预测结果中，因变量的列名...
PLDA
STRING 输入表的所有分区 selectedColNames 否 输入表中用于LDA的列名。STRING 输入表中所有的列名 topicNum 是 Topic的数量，取值范围为[2,500]。正整数 无 kvDelimiter 否 Key和Value间的分隔符。取值：空格 英文逗号（,）英文冒号（:）...
TF-IDF
自动计算 示例 以TF-IDF组件实例中的输出表作为TF-IDF组件的输入表，对应的参数设置如下：选择文档ID列：id 选择单词列：word 选择单词计数列：count 输出表有9列：docid、word、word_count（当前word在当前doc中出现次数）、total_word_...
Table2KV
如果存在的输入Key_map表与输入表类型冲突，则输出的Key_map表使用您指定的类型。输入表中需要转换为KV的列只能为BIGINT或DOUBLE类型。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置Table2KV组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流...
增加序号列
参数名称 是否必选 参数描述 默认值 inputTableName 是 输入表的表名。无 selectedColNames 否 输入表中，参与训练的列。列名以英文逗号（,）分隔，支持INT和DOUBLE类型。如果输入为稀疏格式，则支持STRING类型的列。所有列 ...
逻辑回归多分类
无 featureColNames 否 输入表中，用于训练的特征列名。说明 特征数量不能超过两千万。所有数值列 labelColName 是 输入表的标签列名。无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。系统支持的格式包括：partition_name=value ...
数据视图
无 mapTable 是 输出映射表，数据视图对String类字符串会做一个统计，映射成数字（转换成Int方便机器学习识别和训练）无 selectedCols 是 输入表选择列名类型。无 labelCol 否 标签列。无 categoryCols 否 把Int或者Double字段当做枚举特征...
主成分分析
页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 输入表中用于分析的列名称。附加列 附加在降维数据表后的列。参数设置 信息量比例 降维后数据信息占原来的比例。特征分解方式 分解特征的方式，取值如下：CORR COVAR_SAMP COVAR_POP 数据转换方式 转换...
字符串相似度-topN
页签 参数 描述 字段设置 输入表在输出表追加的列名 输入表中需要在输出表中追加的列名。映射表在输出表追加的列名 映射表中需要在输出表中追加的列名。相似度计算中左表的列名 在相似度计算中，左表的列名。相似度计算中映射表的列名 在...
协同过滤etrec
无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区名称。全表 outputTableName 是 输出表的名称。无 outputTablePartition 否 输出表的Partition。无 similarityType 否 相似度类型。取值范围为 {wbcosine,asymcosine,jaccard}。...
过滤式特征选择
页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 输入表中用于训练的特征列。选择目标列 输入表中选择的目标列名称。枚举类特征 选中的特征将被视做枚举特征处理，支持INT或DOUBLE类型。是否K:V,K:V稀疏特征 是否是K:V的稀疏特征。参数设置 特征选择...
预测
无 featureColNames 否 输入表中，参与预测的特征列，多个列以英文逗号（,）分隔。所有列 appendColNames 否 输入表中，附加至输出表的预测列。无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。支持以下格式：Partition_name=value ...
特征尺度变换
无 inputTablePartitions 否 输入表中指定参与训练的分区，格式为 Partition_name=value。如果是多级分区，格式为 name1=value1/name2=value2;如果指定多个分区，则需要使用,隔开。输入表的所有分区。outputTable 是 缩放尺度后的结果表。...
特征离散
无 inputTablePartitions 否 输入表中指定参与训练的分区，格式为 Partition_name=value。如果是多级分区，格式为 name1=value1/name2=value2;如果指定多个分区，则需要使用,隔开。输入表的所有分区。outputTable 是 离散后的结果表。无 ...
文本摘要
参数名称 是否必选 描述 默认值 inputTableName 是 输入表名。无 inputTablePartitions 否 输入表中指定参与计算的分区。输入表所有分区 outputTableName 是 输出表名。无 docIdCol 是 标识文章ID的列名。无 sentenceCol 是 句子列，仅可...
Split Word
def CalcCoreNumAndMem(row,col,kOneCoreDataSize=1024):"""计算节点个数和单个节点内存 Args:row：输入表行数 col：输入表列数 kOneCoreDataSize：单个节点计算的数据量，单位MB，正整数，默认为1024 Return:coreNum,memSizePerCore ...
逻辑回归二分类
英文逗号（,）kvDelimiter 否 输入表数据为稀疏格式时，key 和 value 之间的分隔符。英文冒号（:）coreNum 否 核心数量。系统自动分配 memSizePerCore 否 单个核心使用的内存数，单位为MB。系统自动分配 PAI使用 KV 格式表示稀疏数据，如下...
洛伦兹曲线
参数名称 是否必选 描述 默认值 inputTableName 是 输入表的名称。无 outputTableName 是 输出表名称列表。无 ColName 否 输入表选择列名称。支持选择多列，列之间使用英文逗号（,）分隔。无 N 否 分位数。100 inputTablePartitions 否 ...
合并列
方式一：可视化方式 选取左表待合并的字段列，生成结果保存到右输入表的指定列。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，详情请参见 SQL脚本。PAI-name appendColumns-project algo_...
随机采样
参数名称 是否必选 参数描述 默认值 inputTableName 是 输入表的名称 无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。支持以下格式：Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级格式 说明 如果指定多个分区，则使用半角...
拆分
参数名称 是否必选 参数描述 默认值 inputTableName 是 输入表的表名。无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。支持以下格式：Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级格式 说明 如果指定多个分区，则使用...
GBDT二分类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 输入数据 无 读数据表 是 组件参数 页签 参数 是否必选 描述 默认值 字段设置 是否为稀疏向量格式 否 输入表中用于训练的特征列是否为稀疏向量格式。...
离散值特征分析
稀疏矩阵 当输入表数据为稀疏格式时，需要设置KV格式的特征。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，详情请参见 SQL脚本。PAI-name enum_feature_selection-project algo_public-...
聚类模型评估
无 selectedColNames 否 输入表中，参与评估的列名，多个列以英文逗号（,）分隔。该参数必须与模型存储的特征列保持一致。所有列 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。支持以下格式：Partition_name=value name1=value1/...
词频统计
无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。系统支持以下格式：Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级分区 说明 指定多个分区时，分区之间使用英文逗号（,）分隔。选择所有分区 lifecycle 否 输出表生命周期。...
分层采样
参数名称 是否必选 参数描述 默认值 inputTableName 是 输入表的名称 无 inputTablePartitions 否 输入表中，参与训练的分区。支持以下格式：Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级格式 说明 如果指定多个分区，则使用半角...
模型预测
可视化配置参数 输入桩 输入桩（从左到右）建议上游组件 对应PAI命令参数 是否必选 输入模型 数据类型：OSS存储的模型 支持的组件：模型训练 saved_model_dir 是 输入表 数据类型：MaxCompute表 支持的组件：SQL脚本、读数据表 input_table...
one-hot编码
参数名称 是否必选 描述 默认值 inputTable 是 输入表的名称 无 inputTablePartitions 否 输入表选择的分区名称 输入表的所有分区 binaryCols 是 one-hot编码字段，必须是枚举类特征，字段可以是任意类型。无 reserveCols 否 勾选的字段...
朴素贝叶斯
标签列 输入表的标签列，只能选择非特征列。支持STRING、DOUBLE及BIGINT类型。输入数据是否为稀疏格式 使用KV格式表示稀疏数据。当输入为稀疏时，K:V间的分隔符 默认为半角逗号（,）。当输入为稀疏时，key和value的分隔符 默认为半角冒号...
PS-SMART多分类
如果输入表是Sparse KV格式，且KV格式中 key 和 value 是数值类型，则只能选择STRING类型。无 labelColName 是 输入表的标签列，支持STRING及数值类型。如果是内部存储，则仅支持数值类型。例如多分类的 {0,1,2,…,n-1}，其中 n 表示类别...
PS-SMART二分类训练
模块 参数 是否必选 描述 默认值 数据参数 featureColNames 是 输入表中，用于训练的特征列。如果输入表是Dense格式，则只能选择数值（BIGINT或DOUBLE）类型。如果输入表是Sparse KV格式，且KV格式中 key 和 value 是数值类型，则只能选择...
PS-SMART回归
如果输入表是Sparse KV格式，且KV格式中 key 和 value 是数值类型，则只能选择STRING类型。无 labelColName 是 输入表的标签列，支持STRING及数值类型。如果是内部存储，则仅支持数值类型。例如二分类中的 0 和 1。无 weightCol 否 列可以...
关键词抽取
自动计算 示例 数据生成 输入表需采用空格分词，并过滤掉停用词（如“的”、“地”、“得”、“了”、“个”）和所有标点符号。docid:string word:string doc0 翼身融合 飞机 是 未来 航空 领域 发展 一个 新 方向 诸多 研究 机构 已经 ...
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