带宽曲线 功能介绍 带宽曲线 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/aad/domains/waf-info/flow/bandwidth 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domains 否 String 不传时代表全部 域名 value_type

查看更多 →

保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss

查看更多 →

如何评估微调后的模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通

查看更多 →

这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。

查看更多 →

L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0

查看更多 →

排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训

查看更多 →

通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列表

查看更多 →

种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“

查看更多 →

长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

查看更多 →

聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

查看更多 →

cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题：

查看更多 →

联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布，支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示变量完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样

查看更多 →

RtmpBrokens object RTMP曲线数据 streaming_error_brokens StreamingErrorBrokens object 流媒体错误曲线数据 tps_brokens TpsBrokens object tps、响应时间曲线数据 vusers_brokens

查看更多 →

联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布，支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示变量完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关。），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样

查看更多 →

关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

查看更多 →

聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

查看更多 →

关系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

查看更多 →

关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

查看更多 →

源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

查看更多 →

关系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

查看更多 →

源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

查看更多 →