项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机

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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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于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础

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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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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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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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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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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 bagging_fraction

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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”、“FiBiNET”三

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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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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 num_trees - 树的个数，默认为20 feature_subset_strategy

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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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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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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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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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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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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 loss_type - 损失函数类型，支持squared、absolute，默认为"squared"

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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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，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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当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义：“工程设置>元素构造型”下，绑定到4+1视图：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。 包括：在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素，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）。 如何检查

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逻辑复制 逻辑解码

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