评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面

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评估 模板总览过后，需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并已框选识别，详情请见模板总览。

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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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评估项目 创建评估项目 查询评估项目列表 查询评估项目状态 查询评估项目详情 评估项目确认目标数据库类型 删除评估项目 父主题： API

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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在资源配置明细区域，单击主机资源操作列的“更改目的端规格”，右侧弹出资源详情窗口。 单击主机规格后的“更改规格”，可以修改目的端主机规格和镜像。 单击磁盘对应的目的端规格处的“更改规格”，可以修改目的端磁盘的存储类型和资源总用量（磁盘容量）。Linux主机的磁盘容量可以根据源端主机磁盘的实际使用量，进行

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聚类评估 概述 对聚类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 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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参数说明 label_col - 预测结果数据集的目标列的列名 prediction_col - 预测结果数据集的预测列的列名 样例 inputs = { "predict_dataframe": None # @input {"label":"dataframe","type":"DataFrame"}

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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已完成资源采集，并将采集的资源关联到应用。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏的“设计>迁移方案设计”，进入迁移方案设计页面。 在迁移方案设计页面，可以查看当前项目下的资源总数、资源的目的端规格配置情况以及当前项目下所创建的应用列表。 单击目的端规格配置框中的“规格评估”按钮，进入评估单应用页面。

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变更评估 分片变更前，可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估，根据评估结果选择适当的新分片数, DDM实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量：可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DDM规格：当前DDM实例的CPU个数、内存大小、DDM节点数。

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 操作成功。 400 输入参数不合法。 403 认证失败或没有权限。

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评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二

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