创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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选择标签列 创建预测分析项目后，需要选择数据标签列及标签列数据类型。在预测分析“数据标注”页面，可预览数据并完成标签列以及标签列数据类型选择，当前由于特征筛选算法限制，标签列必须是数据集的最后一列。模型训练将会使用全部数据训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。

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查看数据预测相关日志信息 使用ModelArts在线服务预测 在线预测：访问ModelArts 在线服务控制台，查找3.1准备工作步骤12创建的服务名称，按下图所示，单击“预测”，在预测代码框中填写需要预测的数据，数据格式为字典列表（注意：数据格式需要一致，不一致将导致预测结果获取

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两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以

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过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如

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问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些服务，如客户服务、数据分析、信息传输、智能助手、自动回复等。 智能编排 智能编排是一种基于人工智能技术的自动化流程编排工具，通过分析业务流程，自动构建流程模型，并

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在线流程 展示在线流程名称、在线流程ID以及在线流程关于融合、过滤、排序、公共配置和模型相关的参数信息。 预测 可对运行中状态的在线服务进行预测，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果。 配置更新记录 展示配置相关记录。 单击配置记录前方的可查看该记录下详细的模型信息，包括模型名称

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更新AI应用版本时，边缘服务预测功能不可用？ 针对某一部署的边缘服务，如果在更新AI应用版本时，即修改边缘服务，更新其使用的AI应用版本，导致此边缘服务的预测功能暂不可用。 针对此场景，由于更新了AI应用版本，边缘服务将重新部署，处于部署中的边缘服务，则无法使用预测功能。即更新AI应用版

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JSON文本预测 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“部署上线>在线服务”，进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称，进入服务详情页面。在“预测”页签的预测代码下，输入预测代码，然后单击“预测”即可进行服务的预测，如图3所示。 JSON文本类的预测代码和返回结果样例如下所示。

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图7 无运行结果 图8 有运行结果 Step2 使用模型进行预测 模型建立完成后，使用已经保存好的模型和餐厅预测数据，可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下， 双击打开销售销量预测， 如图9所示。 图9 销售销量预测 单击导航栏运行算链。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有

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。 随着移动、社交、云计算、大数据、IoT、人工智能等众多新技术的快速发展，颠覆式创新和跨界竞争加剧，企业急需快速而且持续的创新能力，传统研发能力越来越难于满足新型研发的要求，软件生产力正在6个方面发生巨大变革： 研发场景：据业界预测，到 2025 年，80%企业应用将运行在云中

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“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及部署上线。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在

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函数工作流 ：用于实现调用销量预测服务的业务逻辑，完成模型的自动部署。 销量预测服务：提供分时销量预测服务，可灵活调整预测时间点，根据历史销量、商品属性、促销活动等基础信息训练得到准确的预测模型。 方案优势 行业化建模经验 内置社区团购类销量预测行业化建模经验，有效提高模型预测准确率。 降本增效

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选择“application/json”时，直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“multipart/form-data”时，需填写“请求参数”，请求参数取值等同于使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）Body页签中填写的“KEY”的取值，也等同于使用curl命令发送预测请求上传数据的参数名。

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在实际或预测超过预算阈值时，自动发送通知给指定消息接收人。客户还可以创建预算报告，定期将指定预算进展通知给指定消息接收人。 下面将介绍几类常见的通过预测、预算跟踪成本和使用量的任务： 功能一：创建预测预算并接收告警 功能二：使用预算报告定期跟踪预算进展 父主题： 使用预测和预算来跟踪成本和使用量

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在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”的“代码”区域，输入调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧

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部署服务运行成功后，单击侧边栏部署上线的在线服务查看： 图1 在线服务 选择“预测”页签，输入类似如下json格式信息进行预测： { "images_url": ["xxx"], # xxx为需要预测图片的OBS地址 "scene": 1 } 父主题： 实施步骤

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利用成本分析进行预测：客户可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量。 使用预测和预算来跟踪成本和使用量 创建预测预算并接收告警：客户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本或使用量进行预算监控的目的。

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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