随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度（Gini impurity）或熵（Entropy）来对一个集合的有序程度进行量化，并对一次拆分进行量化评价。 基尼不纯度是指将来自集合中的某种结果随机应用于集合中某一数据项的预期误差率，计算公式如下： 熵是信息论中的概念，用来表示集合的无序程度，

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SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本（OpenStack原生） GET / - × × 查询API版本（OpenStack原生） GET /{api_version}/

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是否必选 说明 1 data array[object] False 句子分类结果集合 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 name string False 句子分类名称 2 resultCode string False 返回码 0403000

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添加分类标签 系统内置常见数据分类，如果需要自定义添加分类标签，可在“业务配置 > 分类分级”页面新增分类标签。 背景信息 新增的分类标签，可在配置敏感数据标签时引用。具体操作，请参见添加敏感数据标签。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录API数据安全防护系统web控制台。

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OpenClassification object 分类信息。 表4 OpenClassification 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 分类名称。 description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time

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parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer 媒资分类ID。 level Integer 媒资分类层级。 取值如下： 1：一级分类层级。 2：二级分类层级。 3：三级分类层级。 projectId String 项目ID。 状态码： 400 表5

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name 是 String 媒资分类名称。 id 是 Integer 媒资分类ID。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 name String 媒资分类名称。 parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer

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查询指定分类信息 功能介绍 查询指定分类信息，及其子分类（即下一级分类）的列表。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1.0/{project_id}/asset/category

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。 在Linux系统上新建文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到data.txt。 在HDFS上创建一个文件夹，“/tmp/examples/multi-compo

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程序（例如MapReduce、Hive、Tez等）需要进行完整的本地安装，将库安装至所有的集群机器（客户端及 服务器 端机器）中。当集群内开始进行滚动升级或降级时，本地安装的库的版本必然会在应用运行过程时发生改变。在滚动升级过程中，首先只会对少数NodeManager进行升级，这些N

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log1.txt：数据输入文件 YuanJing,male,10 GuoYijun,male,5 Map阶段： 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段： 获取Map输出中的最后一条数据。

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UGO授权分类 “√”表示支持，“x”表示暂不支持。 表1 授权分类 API功能 对应API接口 授权项（Action） IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 查询API版本信息列表 / 无 √ √ 查询指定版本号的API版本信息 /{api_version}

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明：为标签指定快捷键后，当您选择一段音频后，在键盘中按一下快捷键，即可为此音频增加为此快捷键对应的标签。例如“aa”标签对应的快捷键是“1”，在数据标注过程中，选中1个或多个文件，按“1”，界

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”是否是广告） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo(): url

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CBR授权项分类 任务 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询任务列表 GET /v3/{project_id}/operation-logs cbr:tasks:list √ √ 查询单个任务 GET

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impurity）或熵（Entropy）来对一个集合的有序程度进行量化，并对一次拆分进行量化评价。 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 输出 spark pipeline类型的模型

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梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模

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建议您按照一定的命名规则填写卡片分类名称，方便您快速识别和查找。由1~64个字符组成，包括中文、字母、数字及下划线，需满足唯一性且不可重复。 输入完成后按Enter键，卡片分类新建成功。 更多操作 卡片分类创建完成后，您还可以在“我的卡片”界面执行如表1 相关操作的操作。 表1 相关操作 操作 说明 修改卡片分类名称

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