labeler String 标注人。 metadata SearchProp object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。

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列名组成的格式化字符串，例如： "column_a" "column_a,column_b" n_estimators - 基学习器的数量，默认为100 max_samples - 从数据集中抽取多少个样本来训练，支持"auto"、int类型、float类型 contamination - - max_features

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strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表，记录这张样本分给了哪些团队成员，用于团队标注。

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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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inf_output String 主动学习中推理的输出路径。 infer_result_output_dir String 样本预测结果输出OBS目录,可以不输入，默认使用output_dir目录下的{service_id}-infer-result子目录。 key_sample_output

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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count Integer 该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 sample_count Integer 包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下：

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strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表，记录这张样本分给了哪些团队成员，用于团队标注。

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labeler String 标注人。 metadata SearchProp object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。

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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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查询样本列表 查询数据集的样本列表，不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集样本列表 from modelarts.session import

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获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 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}/datasets/{data

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 样本数量。 samples Array of DescribeSampleResp objects 样本列表。 表4 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean

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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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modified_sample_count Integer 已修改的样本数量。 previous_annotated_sample_count Integer 父版本的已标注样本数量。 previous_total_sample_count Integer 父版本的样本总数。 previous_version_id String

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max_samples 是 训练单棵孤立树的最大样本个数，该值小于1.0时该值乘以总样本数取整得到单棵孤立树的训练样本数，大于1.0时取整得到单棵数的训练样本数。 256.0 max_features 是 参与训练的特征数，小于等于1.0时特征为该值乘以总特征个数。 1.0 feature_vector_col

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count Integer 该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 sample_count Integer 包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下：

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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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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表，记录这张样本分给了哪些团队成员，用于团队标注。

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