MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
一、组件说明 MLP二分类是指使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron）进行二元分类问题的解决。多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
一、组件说明 横向MLP二分类是指使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron）进行二元分类问题的解决。多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，...
二分类评估
一、组件说明 二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。正样本标签值 正样本标签的原值或编码值，如：>50...
二分类评估
二分类评估通过计算AUC、KS及F1 Score指标，输出KS曲线、PR曲线、ROC曲线、LIFT Chart及Gain Chart。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置二分类评估组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。参数 描述 ...
横向二分类评估
一、组件说明 横向二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。支持使用单方或多方联合数据，评估横向二分类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。...
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 ...
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...
GBDT二分类
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）二分类算法的原理是设置阈值，如果特征值大于阈值，则为正例，反之为负例。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT二分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件...
逻辑回归二分类
训练成功后的模型保存 训练成功后，模型将依据联邦建模双方的特征，分片保存在各自的平台上。训练成功的模型保存在【项目台】-【模型管理】-【模型文件】中，保存名称为${工作流名称}_${建模组件名称}。例如，本项目中有成功建模的任务名为...
逻辑回归二分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归二分类组件参数。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 训练特征列 输入数据源中...
XGBOOST二分类
隐私开销 epsilon 联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单样本噪音值越大，获取统计特征越困难。默认epsilon=3.0。训练成功后的模型保存 ...
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...例如，本项目中有成功建模的任务名为“1_横向虚拟关联_train算法”，其中有建模组件名字为“横向逻辑回归二分类”，则模型名字为“1_横向虚拟关联_train算法_横向逻辑回归二分类”，如下图所示：
PS-SMART二分类训练
使用说明 PS-SMART二分类训练组件的目标列仅支持数值类型，且 0 表示负例，1 表示正例。如果MaxCompute表数据是STRING类型，则需要进行类型转换。例如，分类目标是 Good/Bad 字符串，需要转换为 1/0。如果数据是KV格式，则特征ID必须为正...
MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践
本文为您介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行PS-SMART二分类、预测和评估组件，以获取PS-SMART组件算法的较优超参数组合。前提条件 首次使用AutoML功能时，需要完成AutoML相关权限授权。具体操作，请参见 ...
算法建模
本文以逻辑回归二分类算法为例，为您介绍如何使用PAI Designer训练模型。前提条件 完成数据可视化，详情请参见 数据可视化。操作步骤 登录 PAI控制台，进入工作流页面。操作详情请参见 step1：进入工作流页面。构建逻辑回归二分类节点并...
评估模型
本文以评估二分类训练模型为例，为您介绍如何进行模型评估。前提条件 完成建模，详情请参见 算法建模。操作步骤 登录 PAI控制台，进入工作流页面。操作详情请参见 step1：进入工作流页面。构建预测节点。在组件列表中分别搜索 预测 组件，...
数据建模
在左侧组件列表，将 机器学习>二分类 下的 逻辑回归二分类 组件拖入画布中。通过连线，将 逻辑回归二分类-1 节点作为 拆分-1 节点 输出表1 端口的下游节点。单击画布中的 逻辑回归二分类-1 节点，在右侧 字段设置 页签，将 特征列 设置为 ...
横向预测
一、组件说明 横向预测组件是专门用于横向模型预测的组件，如横向逻辑回归二分类、横向MLP二分类等。输入为预测数据表和模型，输出为预测结果。支持使用单方或多方联合数据，获得横向模型预测结果。横向二分类和多分类模型预测结果包括...
预测
一、组件说明 预测组件是专门用于模型预测的组件，如XGBOOST二分类、多分类等。输入为预测数据表和模型，输出为预测结果。二分类和多分类模型预测结果包括predict_result预测结果列和predict_detail预测结果详细列。回归模型的预测组件输出...
雾霾天气预测
本文通过分析北京一年的真实天气数据，构建雾霾天气预测模型，...在 二分类评估 对话框，单击 评估图表 页签，即可查看 逻辑回归二分类 训练模型的预测效果。AUC的取值表示 逻辑回归二分类 组件训练的雾霾天气预测模型的准确率达到了98%以上。
节点/数据库/表/分区/二级分区
介绍节点、数据库、表、分区表和二级分区的概念。节点 在HybridDB for MySQL中，节点是一个资源单位（比如当前C2规格对应：8 ...一级分区将表切分为shard（分片），二级分区则是在每个shard内再进行分区。目前HybridDB最多只支持两级分区。
异常指标监控
解决方案 PAI提供了一套基于指标监控的分类算法，将异常指标监控抽象为二分类场景，并将监控模型部署至在线系统，从而实现近线风控。该方案的要求如下：人力要求：需要熟悉机器学习经典算法，尤其是特征工程及二分类算法。开发周期：1~2天...
基于对象特征的推荐
通常，推荐场景都属于二分类实验，可以使用混淆矩阵和二分类评估组件评估模型预测结果。运行实验并查看输出结果。单击画布上方的 运行。实验运行结束后，右键单击画布中的 逻辑回归二分类-1，在快捷菜单，单击 模型选项>导出PMML，即可导出...
读模型文件
例如，本项目中有成功建模的任务名为“xgb_criteo_10w”，其中有建模组件名字为“XGBOOST二分类”，则模型名字为“xgb_criteo_10w_XGBOOST二分类”。选择模型版本 若之前的任务运行过多次，用户可以根据效果，自行选择不同版本的模型。则...
创建标签
每个标签由一对键值组成，您可以通过键值，对实例进行二级分类。限制说明 每个实例最多可以绑定20个标签，且标签键必须唯一。相同的标签键会被覆盖。每次最多设置50个实例进行批量标签绑定。不同地域的标签信息是独立的。任一标签在解绑后...
创建标签
每个标签由一对键值组成，您可以通过键值，对实例进行二级分类。限制说明 每个实例最多可以绑定20个标签，且标签键必须唯一。相同的标签键会被覆盖。每次最多设置50个实例进行批量标签绑定。不同地域的标签信息是独立的。任一标签在解绑后...
逻辑回归
功能说明 逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的模型，用于估计某种事物的可能性。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...
使用可视化大屏查看分析报告
数据可视化分析：相关系数矩阵 直方图 散点图 箱线图 数据视图 特征工程：线性模型特征重要性 随机森林特征重要性 模型评估：混淆矩阵 聚类模型评估 多分类评估 二分类评估 模型可视化：GBDT二分类 GBDT回归 随机森林 XGBoost训练 统计分析...
群头像如何修改？
详细信息 群头像默认分为二分头像（两人）、三分头像（三人）、四分头像（四人及以上），可以自定义设置头像，但是只支持手机钉钉修改；修改群头像：【群聊天界面】-右上角【群设置】-点击【群头像】进行设置，系统对图片尺寸没有要求，...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
包括 等频分箱、等距分箱、卡方分箱。处理类型选择分箱处理后，则不能再选择其他处理类型。每个字段只能选择一种分箱处理。数据编码：仅支持用于字符类型。包括 One-hot编码、Binary编码、WOE编码。单击 提交，完成任务的创建。步骤三：...
创建标签
每个标签由一对键值组成，您可以通过键值，对实例进行二级分类。限制说明 每个实例最多可以绑定20个标签，且标签键必须唯一。相同的标签键会被覆盖。每次最多设置50个实例进行批量标签绑定。不同地域的标签信息是独立的。任一标签在解绑后...
BiPartiteMatching
二分图（BiPartite）是指图的所有顶点可分为两个集合，每条边对应的两个顶点分别属于这两个集合。对于一个二分图G，M是它的一个子图。如果M的边集中任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M为一个匹配。二分图匹配（BiPartiteMatching）常...
评分卡预测
输出变量分 是否输出每个特征变量所对应的分数，最终的预测总得分为截距项的得分加所有的变量分。执行调优 核数目 使用的CPU Core数量，默认系统自动分配。每个核的内存大小 每个CPU Core所用的内存大小，默认系统自动分配。方式二：PAI...
术语解释
分位数 指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。例如，正态分布的百分位数情况如下图所示：中位数 指将样本数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的...
基于分箱组件实现连续特征离散化
使用 自动分箱 时，数据源必须包含 label 字段，且为二分类场景。本文以 等频 分箱为例。单击画布中的 数据转换模块 组件，在右侧面板，配置参数（仅配置如下参数，其他参数使用默认值即可）。页签 参数 描述 字段设置 不进行转换的数据列 ...
分箱
通过分箱组件可以进行特征离散化，即将连续的数据进行分段，使其变为多个离散化区间。分箱组件支持等频分箱、等宽分箱及自动分箱。配置组件 您可以使用以下任意一种方式，配置分箱组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置...
SSML标记语言说明
标签关系标签可以包含文本和以下标签：<break><w><phoneme><say-as>示例<speak><s>这是第一句话</s><s>这是第二句话</s></speak>音频效果：SSML-s.mp3描述 使用别名替换标签内文本。语法<sub alias="string"></sub>属性 属性名称 属性类型 ...
SSML标记语言介绍
标签关系标签可以包含文本和以下标签：<break><w><phoneme><say-as>示例<speak><s>这是第一句话</s><s>这是第二句话</s></speak>音频效果：SSML-s.mp3描述 使用别名替换标签内文本。语法<sub alias="string"></sub>属性 属性名称 属性类型 ...
性能监控指标
耗时分位数 分位数，也叫做分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围划分为几个等份的数值点，例如中位数（即二分位数）可以将样本数据分为两个部分，一部分的数值都大于中位数，另一部分都小于中位数。相对于平均值，中位数可以有效的...
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