知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以

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t_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤

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数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后，目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载的数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载的数据集直接进行数据分析及挖掘，开发数据应用。 父主题： 常见问题

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以

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读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选

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根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图2 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态 按上传的数据是否标注分为“已标注数据集”和“未标注数据集”。数据格式请见准备数据。 数据上传方式 训练数据上传

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当任务的“任务状态”列为“FINISHED”时，说明故障硬盘训练集的特征处理操作完成。 请参考6~7，依次对无故障硬盘测试和故障硬盘测试数据集做特征工程处理。 等待所有特征工程任务处理完成。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集页面。 查看经过特征处理，生成的四份新数据，如图7所示。

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来

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等待弹性集群创建成功后，即可开始开发、训练、推理作业。 图11 弹性集群创建中 图12 弹性集群创建成功 创建训练作业 准备数据集并上传到方案创建的OBS桶中。可在AI Gallery社区内下载数据集，以波士顿数据集为例。 图13 选择数据集 图14 下载数据集 图15 选择目标位置 图16

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方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。

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数据集如何切分 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

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请参见表7，行为权重。 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间。和end_time共存。 end_time 与retain_day二选一 long 用户行为结束时间。和start_time共存。 retain_day 与start_time二选一 Integer

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开发可训练技能时，模型训练报错“数据集发布失败”怎么办？ 问题描述 在开发可训练技能过程中，训练模型时报错“数据集发布失败”。 问题原因 检查训练模型的数据集，数据集中每个标签要有大于5个样本。如果存在一个标签的样本数少于5个，会导致模型训练失败。 父主题： 技能开发

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五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。

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。 使用简易变量集时，需要打开简易变量集的开关，功能才能生效。开关打开的方法请参见配置默认项 > 是否使用简易变量集。 业务日期参数 业务日期是指在调度时间内，任务预期调度运行时间的前一天（即昨天）。例如，调度日期为2023年1月1日，那么业务日期就是2022年12月31日。该参

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以

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行作业生效。 对重试操作配置后，配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时，会创建新容器来执行，这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，最后单击“确定”按钮完成作业创建。

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以

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