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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DDL工具测试对比 测试步骤 创建4张表，表结构如下： CREATE TABLE if not exists users ( `rid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `nid` bigint(20) DEFAULT

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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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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击发起测试按钮完成测试任务的创建。 软件界面弹出“测试启动成功”的提示，该手机即开始启动目标应用，自动执行测试任务。 跟踪测试过程 打开测试跟踪页：在“测试记录”模块的列表中，找到刚创建后正在运行的任务，单击“概况”，将在浏览器中弹出测试跟踪页面。 跟踪实时测试数据：在测试跟踪页

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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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怎么添加指定的测试工具？ 支持用例执行人在报告预览页面添加指定测试工具，测试工具信息将会在生成的报告中呈现。 图1 指定测试工具 父主题： 验证中心

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使用fio工具测试云硬盘性能，测试结果不对怎么办 问题描述 根据性能测试的方法，得到的测试结果与预期不符。 排查思路 测试云硬盘性能时，云硬盘本身以及压测条件都起着重要的作用。 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。

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Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench 父主题： 产品咨询类

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使用Jmeter工具对平台进行MQTT协议进行性能压测的具体流程如下： 创建产品。创建一个MQTT协议的产品。 批量注册设备。采用批量导入的方式注册1万个用于性能测试的设备。 导入测试计划。导入已经创建的用于IoT性能测试的测试计划。 发起压测。根据业务规格发起对平台的性能压测。 查看

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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对SD模型性能调优，可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 可以直接使用benchmark命令测试mindir

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测试缺陷 缺陷修复后，还需要测试人员进行测试，因此缺陷流转到测试环节后，测试人员将根据缺陷的描述、分析原因、修复方案，在缺陷发现环境中进行回归测试并输出测试报告。 测试人员回归验证缺陷确实已经修复的，可单击“测试通过”并填写测试报告。 图1 填写测试报告 回归测试不通过的，可单击

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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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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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