placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, 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

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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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时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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时序洞察 预览列表展示 原始数据查看 图表探索分析 父主题： 时序分析

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开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。时序预测也会推荐使用深度学习算法，建议选择大规格“8核|32G”，否则模型训练时长会达到1小时。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。 单击“创建”，等待Jupyterlab环境创建完成，约需要2分钟。

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时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：

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资产时序探索 选择根资产 选择资产 选择属性 父主题： 时序分析

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时序分析简介 概念简介 功能简介 父主题： 时序分析

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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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请求被拒绝访问。返回该状态码，表明请求能够到达服务端，且服务端能够理解用户请求，但是拒绝做更多的事情，因为该请求被设置为拒绝访问，建议直接修改该请求，不要重试该请求。 500 InternalServerError 表明服务端能被请求访问到，但是不能理解用户的请求。 503 ServiceUnavailable

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查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 因指标格

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快速创建时序表 场景介绍 时序表继承普通表的行存和列存语法，降低了用户学习成本，易理解和使用。 时序表具备数据生命周期管理的能力，每天各种维度的数据爆炸式增长，需要定期给表增加新的分区，避免新数据无法存储。而对于很久之前的数据，其价值较低且不经常访问，可以定期删除无用的数据。因此

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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快速创建时序表 场景介绍 时序表继承普通表的行存和列存语法，降低了用户学习成本，易理解和使用。 时序表具备数据生命周期管理的能力，每天各种维度的数据爆炸式增长，需要定期给表增加新的分区，避免新数据无法存储。而对于很久之前的数据，其价值较低且不经常访问，可以定期删除无用的数据。因此

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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单击图标，运行“缺失时间填充”代码框内容。 时序数据排序 时序数据排序即根据给定的参数对时间序列进行排序。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”，界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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时序分析常见问题 如何查看设备最新上报的原始数据 设备时序探索中找不到设备 设备时序探索中没有标签 看不到设备上报的数据 如何创建和修改存储 父主题： 数据分析常见问题

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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