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pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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reduce_sum(tf.keras.losses.mean_squared_error(y, y_)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) optimizer = tf.keras.optimizers

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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，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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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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回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 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 输出 回归的评估指标：mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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目标函数，默认为"regression" max_depth - 树的最大深度，默认为-1 num_iteration - 迭代次数，默认为100 learning_rate - 学习率，默认为0.1 num_leaves - 叶子数目，默认为31 max_bin - 最大分箱数，默认为255

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数据集分割连线随机森林回归 右键单击随机森林回归算子，选择“设置参数”，在滑出的参数设置窗口填写标签列为“revenue”，如图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。

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 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

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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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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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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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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最大分箱数，默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益，默认为0.0 subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的抽样比例，默认为1.0

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逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类，支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优，并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法，因此在考虑使用逻辑回归模型前，要保证

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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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task FM算法的训练模式(分类、回归) binary_classification dim 使用英文逗号（,）分隔的三个整数，分别表示0次项、线性项及二次项的长度。 1,1,8 num_epochs 迭代数。 100 learn_rate 学习率。 0.01 param_lambda

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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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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