resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

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resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

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模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题： 预置算子说明

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评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题： 模型工程

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注提供差异化服务。本次项目实现分销、零售、电商等现有的基础业务，同时支持未来业务的快速扩展性，形成统一的数据归集，以数据驱动业务，从业务又回归数据，从而形成更适合的业务决策，引导消费体验场景。为此，跟百胜软件达成合作，通过百胜E3+企业中台系统对现有系统进行升级和集成，搭建技术中

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查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_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。

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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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和渐变方向等。 渐变类型：设置渐变的类型，如线性渐变、径向渐变和自定义输入。 渐变方向：设置颜色的渐变方向，如向上、向下、向右等。“渐变类型”设置为“线性渐变”时，才需要设置此参数。 颜色1：自定义渐变颜色1。“渐变类型”设置为“线性渐变”或“径向渐变”时，才需要设置此参数。 颜

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和渐变方向等。 渐变类型：设置渐变的类型，如线性渐变、径向渐变和自定义输入。 渐变方向：设置颜色的渐变方向，如向上、向下、向右等。“渐变类型”设置为“线性渐变”时，才需要设置此参数。 颜色1：自定义渐变颜色1。“渐变类型”设置为“线性渐变”或“径向渐变”时，才需要设置此参数。 颜

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联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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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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2024年1月1日之前，资源包成本在生失效时间内线性分摊，同包年/包月费用分摊规则。 2024年1月1日0点之后，新生效或仍在生效的部分服务资源包，在24年之后的成本将按照实际使用情况进行成本分摊，不在支持范围的服务资源包仍采用线性分摊逻辑。 按实际使用情况进行成本分摊的规则：分

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每个节点只处理其中一部分数据。 最优化的I/O处理。 所有的节点同时进行并行处理。 节点之间完全无共享，无I/O冲突。 增加节点实现线性扩展：增加节点可线性增加存储、查询和加载性能。 父主题： DWS核心技术

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最大长度：64 产品的单价单位。 线性产品的单价单位为“元/{线性单位}/月”或“元/{线性单位}/小时”等。 非线性产品的单价单位为“元/月”或“元/小时”等。 说明： “线性单位”为线性产品（即订购时需要指定大小的产品）的大小的单位，比如硬盘的线性单位为GB，带宽的线性单位为Mbps。 official_amount

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在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

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对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

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对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

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对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

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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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派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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