目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_col - 算子输出的预测label对应的标签列，默认为"prediction_index"

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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习

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回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题： 模型工程

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线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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参数说明 label_col - 预测结果数据集的目标列的列名 prediction_col - 预测结果数据集的预测列的列名 样例 inputs = { "predict_dataframe": None # @input {"label":"dataframe","type":"DataFrame"}

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- 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction" objective - 目标函数，默认为"regression" max_depth - 树的最大深度，默认为-1

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景，TI CS 能

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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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进行参数调整和代码调整构建独特的业务场景需要的AI算法。 图2 丰富的预置算子 亮点特性3：提供高度开放的自定义算子开发环境 MLS提供了高度开放的自定义算子开发环境，开发者可以用自己习惯的方式编写MLS算子并拖拽至画布，构建算链完成模型构建。MLS支持全新编写自定义算子、上传自

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ion CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 确保CCE集群运行的不是最旧版本 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” 系统会自动为您的华为云CCE任务部署安全更新和补丁。如果发现影响华为云CCE平台版本的安全问题，华为云会修补该

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7所示。 图7 随机森立回归参数设置 如图8所示，随机森林回归连线模型应用，随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。 图8 随机森林回归连线模型应用 模型应用算子的dataframe由数据集分割算子的dataframe_2输入，如图9所示。

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park中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 b_use_default_encoder - 是否使用默认编码，默认为True input_features_str - 输入的列名以逗号分隔组成的字符串，例如：

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模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树回归的损失函数为均方差损失函数，如下所示： 其中，N 表示样本数量，xi 表示样本i 的特征，yi 表示样本i 的标签，F(xi) 表示样本i 预测的标签。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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: 逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型）。 在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素之间的连线关系； 引用到逻辑模型中的逻辑元素（包含关联空间中的引用的逻辑元素）之间的连线关系； 不包含接口元素； 如何检查 找出逻辑模型图里的在检查范围内的逻辑元素间

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不支持动态场景预览的情况时显示。 动态场景预览 逻辑场景的动态场景预览同具体场景的动态场景预览相同，可参考具体场景的动态场景预览。 地图场景预览 逻辑场景的地图场景预览同具体场景的地图场景预览相同，可参考具体场景的地图场景预览。 父主题： 逻辑场景管理

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