随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接

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梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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Regression (LR) LR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。LR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。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 名称 自定

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决策树回归特征重要性 概述 采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数，表示直接根

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用户可以通过数据去噪，筛选掉时间序列中的异常数据。噪声分析方法： 通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理，得到每个点对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限，超出上限的点为噪声点。 系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。

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描述：返回输入值的线性回归截距。y是从属值。x是独立值。 select regr_intercept(y,x) from (values (1,5),(2,6),(3,7),(4,8)) as t(x,y);-- 4.0 regr_slope(y, x) 描述：返回输入值的线性回归斜率。y是从属值。x是独立值。

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单击新建文件夹，创建名称为input和output的文件夹 图17 选择input文件夹作为下载路径 准备自己需要训练的算法。可在AI Gallery社区内订阅算法，以线性回归-LinearRegression为例。 图18 订阅算法 等待数据集下载完成后，即可创建训练作业。 图19 创建训练作业 图20 选择订阅的自动学习算法-预测分析

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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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数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预

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。 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。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1

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数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预

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ARIMA 概述 ARIMA全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数

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箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段） 卡方拟合性检验

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String obs请求时返回低频存储类型对象个数 ColdSize String obs请求时返回归档存储类型存量大小 ColdObjectNumber String obs请求时返回归档存储类型对象个数 DeepArchiveSize String 返回深度归档存储类型存量大小

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以按需资源简单 定价 算价为例，通过使用量(定价量纲)计算应付金额时，公式如下： 有线性大小算价： 官网价=(使用量/使用量转换比率)*单价*线性大小 抹零金额=官网价-优惠金额-应付金额 应付金额=(使用量/使用量转换比率)*单价*线性大小-优惠金额-抹零金额。 其中，“线性大小”通过云服务产品的规格查看。例如：下图云

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顺序。 支持扩容进度查询，实时监控扩容进度。 随着节点数增加，集群性能线性增长。 如图2所示，在全并行分布式架构下，DWS随着节点数的增加，集群的数据加载性能、业务处理性能和容量可线性扩展。 图2 高性能线性扩展 父主题： DWS核心技术

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量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。 数值计算求解器：通过数值计算方法，高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智能加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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和开源Redis相比，GeminiDB Redis性能如何？ GeminiDB Redis采用多线程架构，QPS可随CPU数量线性扩展，可支持1w-1000w线性扩展；单点访问通常平均时延<1ms，P99<2ms，和开源Redis时延接近，详细性能数据可参考性能测试报告。 父主题： 产品咨询

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分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务，详见：数学规划求解器。 数值计算求解器：通过数值计算方法，高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智

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审批作业 2021年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双

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说明 二维切割方形件 满足客户多样化的约束场景和策略选择，为用户提供高利用率、高产能的切割方案 二维切割异形件 求解器 为用户提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。

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