回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题： 模型工程

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回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 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 回归的评估指标：mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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LightGBM回归 概述 对mmlspark python包中LightGBM回归的封装 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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线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 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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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类，支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优，并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法，因此在考虑使用逻辑回归模型前，要保证

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需求理解 行业需求理解 针对行业供给侧和需求侧分别分析出对公共服务平台的需求。供给侧，工业数字化技术体系发展呈现出“新四化”的发展趋势，既工业装备智能化，工业网络标准化，工业软件现代化，以及工业数据价值化，为抢抓产业发展的制高点，对公共服务平台提出了当先性的要求。需求侧，面向产业

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。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，

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纵向联邦算法学习率 algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。

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分类结果的可靠程度。 意图理解 针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类8个领域进行意图理解。意图理解包括对用户的问题，陈述进行领域识别以及对所对应领域所包含的实体进行抽取。 输入参数 用户配置意图理解执行动作，相关参数说明如表16所示。 表16 意图理解输入参数说明 参数

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纵向联邦算法学习率 algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。

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取回指定桶中的归档存储对象。

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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意图理解 功能介绍 针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类8个领域进行意图理解。意图理解包括对用户的问题，陈述进行领域识别以及对对应领域所包含的实体进行抽取。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐

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取回指定桶中的归档存储对象。

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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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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管理解析器 操作场景 本章节主要介绍如何执行创建解析器、查看解析器管理信息、导入解析器、编辑解析器、导出解析器、删除解析器操作。 创建解析器 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 安全云脑 SecMaster”，进入安全云脑管理页面。 在左侧导航栏选择“工作空间

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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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