欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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删除BPM实例 功能介绍 删除一个BPM实例。彻底删除一个BPM实例，仅当管理员清除过期数据时可以删除，其他情况不建议删除BPM实例数据。 URI DELETE AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id}

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* as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下： import * as bp from

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查询BPM实例 功能介绍 获取当前账号下BPM实例信息。 URI GET AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances?states=X 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 states 是 String 参数解释：

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AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions/{bpm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 bpm_id 是 String 参数解释： BPM的实例ID，可通过调用按条件查询BPM对象接口查看（响应消息中的“id”）。

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与merge操作的速度，对应到 CSS 服务，建议选择“超高IO型”存储，或者超高IO型主机。

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Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定rou

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on enable_light_proxy 参数说明：设置优化器是否对简单查询在CN上优化执行，应

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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FS、HBase、Hive等多种数据源，支持MapReduce程序平滑转接。 集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点：

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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本参数用于控制优化器生成哪种hashagg的计划。 参数类型：USERSET 取值范围：0，1，2，3 取值为1时，强制生成第一种计划。 取值为2时，如果group by列可以重分布，强制生成第二种计划，否则生成第一种计划。 取值为3时，如果group by列可以重分布，强制生成第三种计划，否则生成第一种计划。 取值

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seq_page_cost 参数说明：设置优化器计算一次顺序磁盘页面抓取的开销。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0～10000。 默认值：1 random_page_cost 参数说明：设置优化器计算一次非顺序抓取磁盘页面的开销。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0～10000。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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参数说明：设置优化器计算一次顺序磁盘页面抓取的开销。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0 ～ DBL_MAX 默认值：1 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：无 random_page_cost 参数说明：设置优化器计算一次非顺序抓取磁盘页面的开销。

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