数据集分割连线随机森林回归 右键单击随机森林回归算子，选择“设置参数”，在滑出的参数设置窗口填写标签列为“revenue”，如图7所示。 图7 随机森立回归参数设置 如图8所示，随机森林回归连线模型应用，随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。

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箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段） 卡方拟合性检验

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ARIMA 概述 ARIMA全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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String obs请求时返回低频存储类型对象个数 ColdSize String obs请求时返回归档存储类型存量大小 ColdObjectNumber String obs请求时返回归档存储类型对象个数 DeepArchiveSize String 返回深度归档存储类型存量大小

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所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射

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计算节点的个数： 1代表单节点计算 2代表分布式计算 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 优化方法 超参优化方法： 贝叶斯优化-GP 贝叶斯优化-SMAC 贝叶斯优化-TPE 随机搜索 网格搜索 优化目标 超参优化任务的目标，在训练算法中进行定义并反馈。根据训练代码选择“最大值”或“最小值”。

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模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题： 预置算子说明

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评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题： 模型工程

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 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。如果文本

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法

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联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择

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的基础上调优，重新训练模型，提高开发效率。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

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max_features：勾选“超参优化”，FLOAT类型，依次输入“0”和“1”。 优化方法：选择优化方法“贝叶斯优化 - GP”和优化目标“最大值”。 终止条件：配置超参优化终止的条件。设置“迭代次数”为“10”，即使用“贝叶斯优化 - GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。

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创建并提交。 步骤二：根因定位与排期修复 开发人员接到问题单后需要对其进行根因定位和排期修复。 步骤三：回归测试与验收缺陷 开发人员将问题单修复完成后，测试人员需要对其进行回归测试，缺陷单创建人需要对其进行验收。 准备工作 在进行具体的任务操作前，您需要完成以下准备工作。 项目负

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1级 基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 3 2级 重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 4 3级 一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 5 4级

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