决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象，树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度（Gini impu

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目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_index_col - 算子输出的预测label对应的标签列，默认为"prediction_index"

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在“我的卡片”界面，单击页面左上角的“新建卡片分类”。 输入卡片分类名称。 建议您按照一定的命名规则填写卡片分类名称，方便您快速识别和查找。卡片分类名称由1~64个字符组成，包括中文、字母、数字及下划线，需满足唯一性且不可重复。 输入完成后按Enter键，卡片分类新建成功。 更多操作 卡片分类创建完成后，您还可以在“我的卡片”界面执行如表1

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新建卡片分类 为了更好地管理卡片，在新建卡片时选择相应的卡片分类，需要您使用该功能新建相应的卡片分类。 新建卡片分类 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“业务可视化 > 我的卡片”。 单击页面左上角的“新建卡片分类”。 输入卡片分类名称。 建议您按照一定的命名规则填写卡片

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数

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单击“查询”。 单击“分类码”或“分类中文名称”列的搜索结果，查看分类的详细信息。 图1 查询分类 查询属性信息 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”，进入查询工具页面。 选择“属性信息查询”，输入需要查询内容。 可输入属性中文名称、属性英文名称进行搜索查询。

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查询事件目标分类 功能介绍 查询预置的事件目标分类，获取每个事件目标分类的字段定义。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project

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随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度（Gini impurity）或熵（Entropy）来对一个集合的有序程度进行量化，并对一次拆分进行量化评价。 基尼不纯度是指将来自集合中的某种结果随机应用于集合中某一数据项的预期误差率，计算公式如下： 熵是信息论中的概念，用来表示集合的无序程度，

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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 OK。 400 BadRequest。 401 Unauthorized。

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SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本（OpenStack原生） GET / - × × 查询API版本（OpenStack原生） GET /{api_version}/

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400 错误的请求：请检查请求路径及参数。 响应状态码: 401 未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码

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400 错误的请求：请检查请求路径及参数。 响应状态码: 401 未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的路径未找到：请检查请求的路径 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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运营对象”，进入运营对象的数据类页面后，选择“分类&映射”页签，进入分类映射管理页面。 图2 进入分类&映射管理页面 在分类映射管理页面中，单击“创建”，进入创建分类映射页面。 在创建分类映射页面中，配置分类映射参数信息。 图3 创建分类映射 在左侧“基本信息配置”栏中，配置分类映射的基本信息，参数说明如表1所示。

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其中，ip为CC-iSales 服务器 地址，port为CC-iSales服务器的HTTPS端口号。 表1 URL中携带的参数说明 序号 参数名 参数类型 是否必选 说明 1 vdnId int True 虚拟呼叫中心ID。 取值的类型为整数，取值范围为1～9999。 2 campaignId String

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删除选中图片中的标签。 图6 编辑标签 基于标签修改 在标注作业详情页，单击右侧区域的“标签管理”，显示全部标签列表。 修改标签：单击操作列的“修改”，然后在弹出的对话框中输入修改后的标签名，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的图片，都将被标注为新的标签名称。 删

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在新建部件/型号分类页面，填写配置信息。 小类代码：4位纯数字或字母，不允许出现I、O、Z；4位纯数字+1位字母的格式。创建型号分类时，没有小类代码。 中文名称：部件/型号的中文名称。 英文名称：部件/型号的英文名称。 中文描述：关于部件/型号的中文描述。 英文描述：关于部件/型号的英文描述。

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