“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及部署上线。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在

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选择“application/json”时，直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“multipart/form-data”时，需填写“请求参数”，请求参数取值等同于使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）Body页签中填写的“KEY”的取值，也等同于使用curl命令发送预测请求上传数据的参数名。

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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在实际或预测超过预算阈值时，自动发送通知给指定消息接收人。客户还可以创建预算报告，定期将指定预算进展通知给指定消息接收人。 下面将介绍几类常见的通过预测、预算跟踪成本和使用量的任务： 功能一：创建预测预算并接收告警 功能二：使用预算报告定期跟踪预算进展 父主题： 使用预测和预算来跟踪成本和使用量

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在次月4日12点后查看或导出摊销成本。 预测的成本数据 “成本分析”页面图表中携带“**”标识的每日/每月数据为预测数据。预测数据根据您筛选条件覆盖的历史数据进行估算，按天预测暂未考虑周期性，与预测时段内的实际数据不同，仅供参考。 成本预测至少需要3个月的历史数据为分析依据，若您的历史数据不足，则不能提供预测结果。

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您可以通过以下两种方式，在能够访问到边缘节点的网络环境中，对部署在边缘节点上的边缘服务发起预测请求。 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例） 方式二：使用curl命令发送预测请求 通过方式一和方式二，边缘服务无需安全认证即可访问。如果用户需要设置安全认证，请选择

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在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）

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点击“编辑”，进行风险分析配置。当前支持自定义预测和智能预测两种模式。 1）自定义预测：一种峰值预测的方式，根据输入预测峰值找出风险实例 。 预测峰值：预测峰值=参考时间段内的历史容量峰值*(1+压力系数)； 风险实例：历史容量峰值和预测峰值，任何一个满足安全阈值，就认为是风险实例，会被输出到风险结果中。

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下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”的“代码”区域，输入调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧

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部署服务运行成功后，单击侧边栏部署上线的在线服务查看： 图1 在线服务 选择“预测”页签，输入类似如下json格式信息进行预测： { "images_url": ["xxx"], # xxx为需要预测图片的OBS地址 "scene": 1 } 父主题： 实施步骤

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如一的执行下去。 图1 组织规划 预测和估算成本 云支出是可变的，本质上很难预测，没有一种预测方法可以适用所有场景。 结合基于趋势（以历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可

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场景示例 客户需要创建一个弹性云服务的按需成本预测预算，每月预算金额为1200元，当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。 创建预测预算的报告时，必须先开通预测功能，具体操作请参见预测机制。 步骤一：新建预算 具体操作请参见步骤一：新建预测预算。 步骤二：创建预算报告 登录“成本中心”。

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利用成本分析进行预测：客户可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量。 使用预测和预算来跟踪成本和使用量 创建预测预算并接收告警：客户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本或使用量进行预算监控的目的。

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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在部署在线服务时，状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。 业务内存不正常。 请检查

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创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以在预测分析节点中单

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label_col - 目标列 probability_col - 输入预测数据集的概率列的列名 prediction_index_col - 输入预测数据集的预测label 标签列的列名 label_index_col - 输入预测数据集的真实label标签列的列名 样例 inputs = {

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务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。

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行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题：

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上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在

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模型训练 完成预测分析数据标注后，可进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在自动学习页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成“标签列”和“标签列数据类型”的选择。 在“数据标注”页面下方，单击“训练”，在弹出的

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