AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习特征选择的方法 更多内容
  • 呼叫特征

    呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题: 附录

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  • 筛选特征

    特征;过低iv值没有区分性会造成训练资源浪费,过高iv值又过于突出可能会过度影响训练出来模型。 例如这里大数据厂商提供f4特征iv值是0,说明这个特征对于标签识别没有区分度,可以不选用;而f0、f2特征iv值中等,适合作为模型训练特征。 根据计算得出iv值,企业

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  • 特征转换

    特征转换 概述 将对应列数据乘以相应权重得到新列,只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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  • GS

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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  • GS

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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  • PUT方法的代理

    PUT方法代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用PUT方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/e

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  • POST方法的代理

    POST方法代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用POST方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id

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  • GET方法的代理

    GET方法代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用GET方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/e

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  • PATCH方法的代理

    PATCH方法代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用PATCH方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project

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  • DELETE方法的代理

    DELETE方法代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用DELETE方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{proj

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  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出界面进行数据选择选择两方数据集作为整个作业数据集,必须选择一个当前代理数据集,另一个数据集可以来自空间中任意一方。两方数据集中一方数据集只含有特征,另一方数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效

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  • GS

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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  • 特征工程

    建任务方式,分别生成经过特征处理数据集。 下述操作以故障硬盘训练集操作为例,进行操作说明。 在JupyterLab环境编辑界面,单击“Harddisk.ipynb”页签下方图标,保存算法主文件所有操作。 在将特征工程发布成服务前,请先保存算法主文件,否则会导致特征工程服务异常,无法正常调用。

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  • 特征工程

    得超过行为数据时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.7。 测试数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.3。

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  • 特征操作接口

    项目ID,获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例ID。 最小长度:1 最大长度:64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 entity_type 是 String

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  • 离散特征分析

    false kv_delimiter 是 当输入数据为稀疏格式时,kv对之间分隔符 ":" item_delimiter 是 当输入数据为稀疏格式时,key和value之间分隔符 "," sparse_feature_list 否 稀疏格式特征名称 "" 样例 数据样本 f1

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  • 特征异常检测

    Frequency,针对非数值型数据,即类别离散数据算法。具体步骤如下: 将所有的数据点都标为非异常点; 计算所有每一个属性值频数; 计算每一个点AVF score,即样本点x每一个属性值对应频数之和除以属性总数,这里属性指都是category属性。 AVF score值越小,样本越异常。

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  • 数据管理概述

    会支持更多华为云服务及原生服务资源访问功能。连接信息中敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据和数据预处理,是 可信智能计算 服务一项获取、配置及发布数据资源功能。参与方进入数据管理>数据创建页面,选择对应连接器(连接器管理中已建立完备),将需要共享数据发布至空间侧

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    进行算子连线。 算子之间具有数据流入流出关系,如果源算子与目标算子输出输入端口数量都为1,则直接连线,如图4所示。 鼠标右键单击读取数据算子,选择“设置参数”,如图5所示在右侧滑出参数设置窗口填写输入路径, 例如“/home/ma-user/work/.ml-workspa

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  • 选择合适的镜像

    选择合适镜像 Alpine容器镜像内置musl libc库与标准glibc存在以下差异: 3.3版本及更早版本Alpine不支持search参数,不支持搜索域,无法完成服务发现。 并发请求/etc/resolve.conf中配置多个DNS服务器,导致NodeLocal DNSCache的优化失效。

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  • AI开发基本概念

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

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