雾霾天气预测
在 二分类评估 对话框，单击 评估图表 页签，即可查看 随机森林 训练模型的预测效果。AUC的取值表示 随机森林 组件训练的雾霾天气预测模型的准确率达到了99%以上。右键单击画布中的 逻辑回归二分类 下游的 二分类评估，在快捷菜单，单击 ...
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...
随机森林
本文为您介绍随机森林组件。功能说明 随机森林组件支持使用随机森林算法对分类或回归问题进行建模。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...
特征重要性过滤
特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能，支持过滤TopN的特征。组件配置 PAI命令 PAI-name fe_filter_runner-project algo_public-DselectedCols=pdays,previous,emp_var_rate,cons_...
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...
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...
随机森林特征重要性
您可以使用原始数据和随机森林模型，计算特征重要性。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林特征重要性组件参数。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 输入表中，...
组件参考：所有组件汇总
特征工程 特征重要性过滤 特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能，支持过滤TopN的特征。主成分分析 该组件是研究如何通过少数主成分揭示多个变量间的内部结构，考察多个变量间相关性...
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...
岭回归预测
您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...
多分类评估
预测结果概率列 用于计算模型的logloss，且仅对随机森林模型有效，其他模型设置后可能会报错；一般情况下，该参数的字段名为prediction_detail。执行调优 核心数 与 核内存分配 搭配使用，默认为系统自动分配。核内存分配 每个核心的内存，...
创建时序预测作业
如果配置的时间序列超出限制，则时序预测将随机选择5个时间序列进行预测。在 创建时序预测作业 配置向导的 算法配置 步骤中，完成如下配置，然后单击 完成。参数 说明 时序预测周期 周期配置 设置时间序列的周期。其中，周期长度以天为单位...
条件随机场预测
条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...
模型说明
短文本分类融合模型 阿里巴巴达摩院自研的针对短文本分类的模型，适用于比如短信、微博、评论等文字字数小于150 字的场景，底层集成了朴素贝叶斯、FastText、支持向量机、随机森林等传统机器学习模型，优点是训练速度快。BERT 小样本分类 ...
LightGBM算法
使用场景 LightGBM是一个算法框架，包括GBDT模型、随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。例如：在个性化商品推荐场景中，通常需要做点击预估模型。使用用户过往的行为（点击、曝光未点击、购买等）作为训练...
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...
单模型部署在线服务
GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归多分类 PMML PMML 随机森林 PMML PMML 朴素贝叶斯 PMML PMML K均值聚类 PMML PMML GBDT回归 PMML PMML 线性回归 PMML PMML 评分卡训练 PMML PMML 文本摘要训练 tgz包 EasyNLP 会...
预测
使用PAI命令，构建模型（以随机森林算法为例）。PAI-name randomforests-project algo_public-DinputTableName="pai_rf_test_input"-DmodelName="pai_rf_test_model"-DforceCategorical="f1"-DlabelColName="class"-DfeatureColNames="f0,f...
模型配置
然后，系统分别根据 高潜验证人群、随机人群 在预测周期内的购买情况计算准确率、召回率，作为推荐是否成功的量化指标：准确率：高潜验证人群 或 随机人群 的命中记录数/预测记录数 召回率：高潜验证人群 或 随机人群 的命中记录数/实际...
PS-SMART多分类
工作流执行成功后，右键单击 预测-1 组件，在快捷菜单中，选择 查看数据>预测结果输出，查看统一预测组件的预测结果。其中：prediction_detail 列中的 0、1 及 2 表示多分类的类别。predict_result 列表示预测的结果类别。predict_score 列...
PS-SMART回归
右键单击 预测-1 组件，在快捷菜单中，选择 查看数据>预测结果输出，查看预测结果。右键单击 PS-SMART回归-1 组件，在快捷菜单，选择 查看数据>输出特征重要性表，查看特征重要性。其中 id 列表示传入的特征序号。因为该示例的输入数据是KV...
将AI模型推理结果写回数据库
比如：对用户群体的划分、销售量的预测以及基于大模型生成内容等，都可以通过AAT在数据库中进行存储、计算和使用。AAT作为数据库外表，在使用上和数据库里面其他的表没有太大的差别。通过AAT连接AI和数据库 通过以下示例，来描述如何通过...
PS-SMART二分类训练
右键单击 预测-1 组件，在快捷菜单中，选择 查看数据>预测结果输出，查看预测结果。其中 prediction_detail 列的 1 表示正例，0 表示负例。右键单击 PS-SMART二分类训练-1 组件，在快捷菜单，选择 查看数据>输出特征重要性表，查看特征重要...
线图
例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为线图添加数据并配置样式。前提条件 已创建仪表板，请参见 新建仪表板。图表概述 使用场景 趋势类组件可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此...
模型配置
然后，系统分别根据 高潜验证人群、随机人群 在复购周期内的购买情况计算准确率、召回率，作为预测是否成功的量化指标：准确率：预测用户（即 高潜验证人群 或 随机人群）中的购买人数/预测用户人数 召回率：预测用户（即 高潜验证人群 或 ...
应用场景
交易信息协同：围绕询价、招标、订单管理等业务与采购方开展协作，供应方有效追踪和管理销售周期，帮助预测现金流。线下供需对接（以正式发布内容为准）帮助采购方快速寻找优质供应商，也为供应方精准高效对接关键采购人，现场洽谈，达成...
ack-cost-exporter
本文介绍ack-cost-exporter组件的信息、使用说明和变更记录。组件介绍 成本分析功能通过以下方式实现：将ack-cost-exporter组件上报集群的云资源费用、实时价格及...支持对计算资源的不同销售策略成本进行预测。此次升级不会对业务造成影响。
流量防护规则适用场景
配置热点参数防护规则（RPC）配置热点参数防护规则（HTTP请求）流量控制规则 场景说明 流量是随机、不可预测的，可能就在某一时间会出现流量洪峰，例如双十一零点的场景。然而系统的容量总是有限的，如果突如其来的流量超过了系统的承受...
应用防护规则适用场景
配置自动重试规则 流量控制规则 场景说明 流量是随机、不可预测的，可能就在某一时间会出现流量洪峰，例如双十一零点的场景。然而系统的容量总是有限的，如果突如其来的流量超过了系统的承受能力，就可能会导致请求处理堆积、堆积的请求...
条件随机场
条件随机场CRF（conditional random field）是给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量条件的概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可用于不同的预测问题，主要应用于标注问题中，其中最典型的是...
GetAiOutboundTaskList-获取外呼任务列表
房产销售 HandlerId long 技能组 iID（预测式）或者 IVR ID（自动外呼）。2468*HandlerName string 技能组名称或 IVR 名称。热线技能组 ConcurrentRate integer 外呼并发。说明 自动外呼特有参数。1 TotalCount integer 任务总量。100 ...
sequential_uuid
sequential_uuid插件可以生成两个具有顺序模式的UUID生成器，可以帮助您减少完全随机的UUID生成器所带来的随机I/O问题。背景信息 常规的随机UUID生成器将在给定的范围内均匀取值，这意味着向索引插入数据时，其局部性较差，所有索引叶所在...
sequential_uuid
sequential_uuid插件可以生成两个具有顺序模式的UUID生成器，可以帮助您减少完全随机的UUID生成器所带来的随机I/O问题。背景信息 常规的随机UUID生成器将在给定的范围内均匀取值，这意味着向索引插入数据时，其局部性较差，所有索引叶所在...
sequential_uuid
sequential_uuid插件可以生成两个具有顺序模式的UUID生成器，可以帮助您减少完全随机的UUID生成器所带来的随机I/O问题。前提条件 支持的 PolarDB PostgreSQL版 的版本如下：PostgreSQL 14（内核小版本14.5.1.0及以上）PostgreSQL 11（内核...
V3.3.47版本说明
货品推荐模块：针对模型训练详情页面的商品关联预测，优化关联分布图的交互，并新增展示销售额Top10商品数据，请参见 商品关联预测。管理中心：接口管理：配置用于回流生成受众结果、营销结果数据的阿里云OSS的授权信息，请参见 OSS授权...
AI赋能热线营销场景解决方案
概述 在当今快速发展的商业环境中，电话销售作为企业与客户直接沟通的重要渠道，其效率和质量直接影响到企业的业绩增长。阿里云智能客服产品，凭借尖端的人工智能技术，为企业提供全方位、智能化的电话销售解决方案，涵盖数字员工、云联络...
商品管理
7、编辑：编辑售价及销售库存，仓库库存是在库存管理中设置的 说明：（1）、仓库库存为该数字门店绑定的仓库以及带仓库的线下门店所有库存之和，如需要设置，可前往库存管理中对相应的仓库库存进行编辑（2）c端显示的是销售库存，另外销售...
Quick BI
观察集团商品销售总表中的几列数据，按订单编号分布较随机，因此用订单编号做分区键，用日期做二级分区，由于不再导入数据，在这里选择lifecycle为100。建表语句如下：Create Table `demo_orders`(`商品编号` varchar,`国家` varchar,`日期...
FineReport
观察到合同销售总表中的几列数据，按合同编号分布较随机，因此用合同编号做分区键。建表语句如下：Create Table `demo_contract`(`contract_id` varchar,`customer_id` varchar,`contract_type` varchar,`amount` bigint,`payment_type` ...
使用EAS Python SDK部署模型
MNIST数据集是手写的数字0~9的数据集，本文会随机选取一个手写数字测试样本并输出其灰度图像，以此作为输入数据对模型进行模拟预测。具体操作流程如下：步骤一：准备模型 参考Tensorflow基础示例，使用Python SDK代码训练并产出一个模型。...
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