GBDT二分类预测V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
GBDT二分类V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
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...
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
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，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
梯度提升回归树算法（GBRT）
简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
概述
内置平台模型 内置平台模型，即PolarDB for AI提供的自研平台类模型，会集成到 PolarDB 中发布，如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...
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，...
修改预约重启时间
在 计划内运维事件 列表中，在 云服务器 页签下，找到已经设置了重启计划的ECS实例，在 操作 列，单击 预约重启。在 预约重启时间 页面，选择 预约日期 和 预约时间。说明 预约重启时间不能超过 最晚可预约时间。其中，最晚可预约时间 比 ...
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_...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
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-工作流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...
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...
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...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
管理模型
查看模型 右键单击模型树上的一个模型，选择 打开数据视图，即可快速打开该模型，模型设计区会展示当前模型某主题域的ER图。保存模型 DDM模型文件的扩展名有两种，一种是.ddm格式（XML文件），另一种是.ddmx格式（二进制文件）。模型保存...
UDP
模型级 右键单击模型树上的模型名称，在弹出的菜单中选择 属性，界面上弹出 模型编辑器 页面。在 模型编辑器 中切换到 自定义属性 选项卡，您可以进入模型级UDP显示和编辑页面。单击 编辑自定义属性，进入模型级的 自定义属性编辑器 页面，...
工作原理
日志服务智能异常分析App提供模型训练和实时巡检功能，支持对日志、指标等数据进行自动化、智能化、自适应地模型训练和异常巡检。本文介绍智能巡检的背景信息、工作原理、功能特性、基本...集成模型：通过集成多个树模型来构建最终的模型。
管理表
创建表 DDM提供两种创建表（实体）的方式：右键单击模型树表节点，在弹出的菜单中选择 新建表。单击工具栏的 实体/表，移动光标到主模型设计区域时会变成虚线矩形图，单击鼠标左键即可在该位置完成添加表的操作。编辑表 右键单击模型设计区...
管理字段
DDM提供两种创建字段的方式：右键单击模型树上的，弹出的菜单中选择 编辑字段，然后在 字段编辑器 页面进行添加字段操作。右键单击模型设计区的一张表，在弹出的菜单上选择 编辑字段，即可进入字段编辑器页面添加字段。如果已经建立数据...
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...
部署及微调Qwen1.5系列模型
通义千问1.5（qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源大模型。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模的开源模型，从而满足不同的计算需求。PAI已对该系列模型进行全面支持，本文以qwen1.5-7b-chat模型为例为您介绍如何在PAI-快速开始...
导入模型
实体 和 视图 选项卡用于筛选需要逆向的表和视图对象，抽取对象筛选完毕后单击 下一步 执行逆向操作，页面会展示逆向模型的进度，逆向完成后单击 结束，模型树上会展示出当前逆向操作的数据库模型。导入其它工具的模型 DDM支持导入ERwin、...
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...
模型训练管理
每次进行意图模型训练均需要通过以建立一个 模型训练任务 的方式来完成，任务创建完成后系统将自动进行模型训练，训练完成后系统将自动创建一个新的模型，将生成的新模型进行对应场景绑定即可使更新后的模型生效。说明 每次发起模型训练时...
大语言模型
模型简介 Qwen1.5 Qwen1.5是Qwen开源系列的下一个版本。与之前的版本相比，Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性，改善了它们的多语言能力，并具备了强大的链接外部系统能力。灵积上提供API服务的是新版本qwen模型的chat版本，在...
快速开始
大模型服务平台百炼提供的0.5B模型、1.8B模型、7B模型、14B模型、32B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能优化，为广大开发者提供便捷的API服务。各个版本均对应魔搭社区开源的各个尺寸的模型版本，详细参考链接。Qwen ...
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