AI开发平台ModelArts 

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    gini系数机器学习 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    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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  • 皮尔森系数

    皮尔森系数 概述 皮尔森系数是一种线性相关系数,用于反映两个变量线性相关程度的统计量。选择输入的dataframe中的两列数值列,计算其皮尔森系数。 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MLS预置算链进行机器学习建模

    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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  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • GS

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 离散特征分析

    离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini,entropy,gini gain,information gain,information gain ratio等和每个离散值对应的gini,entropy指标,方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 随机森林分类

    节点分割时考虑用到的特征列的策略,支持auto、all、onethird、sqrt、log2、n,默认为"all" subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的比例,默认为1.0 seed - 随机数种子,默认为0 样例 inputs = { "dataframe": None

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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  • 排序策略-离线排序模型

    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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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    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,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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  • 随机森林分类特征重要性

    树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目,默认为1 min_info_gain - 最小信息增益,默认为0.0 impurity - 纯度,支持"gini"和"entropy",默认为"gini" num_trees - 树的个数,默认为20 feature_subset_strategy - 每个树节点分裂时使用的特征个数

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库连接

    POSTGRESQL DWS DDM SAP HANA linkConfig.host 是 String 数据库服务器地址。 linkConfig.port 是 String 数据库服务器的端口号。 linkConfig.databaseconfig 否 枚举 创建Oracle连接时才有该参数,选择Oracle数据库连接类型:

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 决策树分类

    树节点分割时要求子节点包含的最小实例数,默认为1 min_info_gain - 最小信息增益,默认为0 impurity - 不纯度,支持entropy、gini,默认为"gini" 样例 inputs = { "dataframe": None # @input {"label":"dataframe"

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  • 关系数据库连接

    POSTGRESQL DWS DDM SAP HANA linkConfig.host 是 String 数据库服务器地址。 linkConfig.port 是 String 数据库服务器的端口号。 linkConfig.databaseconfig 否 枚举 创建Oracle连接时才有该参数,选择Oracle数据库连接类型:

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  • 聚类系数算法(cluster

    聚类系数算法(cluster_coefficient) 功能介绍 根据输入参数,执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法(cluster_coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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