xgboost对比深度学习 更多内容
  • XGBoost

    XGBoost 训练并保存模型 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 import pandas as pd import xgboost as

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 执行作业

    算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    约束限制 纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:

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  • 对比

    单击“Profiler性能分析”,切换至Profiler性能分析页签。 单击“对比”,进入对比页面。 在Profiler页签选择您想要查看的实例、性能分析类型、范围、聚合维度以及对比类型,可以查看该实例对应的性能分析数据。 图1 对比 对比对象:和分别支持不同实例,或相同实例不同时间段。 选择实例:

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  • 对比

    iler性能分析页签。 单击“对比”,进入对比页面。 图1 对比对比页签选择您想要查看的实例、性能分析类型、范围、聚合维度以及对比类型,可以查看该实例对应的性能分析数据,详细参数说明请参见表1 对比参数说明。 您还可以根据需要执行以下操作: 对比对象:和分别支持不同实例,或相同实例不同时间段。

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  • 数据对比(对比同步项)

    数据级对比分为行对比和内容对比。 行对比对比同步的表的行数是否一致,只查询表的行数,对比速度较快,建议优先使用。 内容对比对比同步的表内数据是否一致,需要查询每条数据进行对比,相较于行对比,内容对比较慢。 用户对比:对源库和目标库的账号名称、权限进行对比。 周期性对比:定时对源数据库

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  • 数据对比(对比迁移项)

    的“创建对比”,创建对比任务。 单击迁移对比须知处的“全面检查”,进入“创建对比任务”页面。 在“创建对比任务”页面,分别选择“对比类型”、“对比方式”、“对比时间”和“对象选择”后,单击“是”,提交对比任务。 图3 创建对比任务 对比类型:分为行数对比和内容对比对比方式:分为静态对比和动态对比两种。

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  • 报告对比

    报告对比 操作步骤 登录性能测试服务控制台,在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”,单击待操作工程后的。 在“性能报告”页签下,选择需要对比报告的任务,单击任务名称。 在“报告列表”单击“报告对比”。 勾选需要对比的测试报告,单击“确定”。 最多可以选择3份离线报告进行对比,第一勾选的报告作为基线报告。

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  • 数据对比(对比灾备项)

    数据库对象检查完成后,进行灾备数据行数和内容对比。 在“数据级对比”页签,单击“创建对比任务”页面,选择“对比类型”、“对比方式”、“对比时间”和“对象选择”,单击“确定”,提交对比任务。 图2 创建对比任务 对比类型:分为行数对比和内容对比对比方式:分为静态对比和动态对比两种。 静态对比:对源数据库和目

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  • 模型训练简介

    代码。 新建联邦学习工程:创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。 新建超参优化服务:通过训练结果对比,为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • TCO对比

    TCO对比 通过TCO对比功能,可以自动完成源端云厂商消费账单分析,根据源端产品规格及用量自动匹配华为云上的产品及用量,并对比源端云厂商使用费用和华为云使用费用,为您云间迁移提供参考。 目前支持TCO对比的源端云厂商包括:AWS、阿里云。 新建TCO对比 登录迁移中心管理控制台。

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  • 数据对比

    数据对比 对比任务报错,关键词“失败报错:service SDV failed! cause by: the size of records in one shard[ *** ] of target database, exceeds the max size 200000” 父主题:

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  • 评测对比

    新建评测对比任务。 图4 对比任务 评测对比相关操作 在“评测对比”列表,可对任务进行以下操作。 表1 评测对比相关操作 任务 操作步骤 查找对比任务 在搜索输入框中输入搜索条件,按回车键即可查询。 查看对比任务详情 单击对比任务名称,可在对比任务详情页查看该评测对比详情、报告对比、任务日志。

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  • 数据对比

    数据对比 内容对比不支持哪些数据类型 DRS对比任务对数据库有什么影响 DRS对比任务耗时预估

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  • 对比管理

    对比管理 查询对比策略 修改对比策略 查询健康对比列表 查询健康对比任务详情 获取健康对比对象级对比概览 查询数据级流式对比列表 父主题: API v5(公测中)

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  • 对比管理

    对比管理 在仓库详情的“代码”页签下的“对比”子页签,支持通过对比查看分支之间或标签版本之间发生的代码变化。 分支之间对比后可根据需要新建合并请求。 父主题: 管理代码文件

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  • 获取纵向联邦作业详情

    lr梯度收敛阈值,默认nul tree_num Integer xgboost树数量,最大值2的31次方-1 tree_depth Integer xgboost深度,最大值2的31次方-1 split_num Integer xgboost切分点数量,最大值2的31次方-1 current_agent_id

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  • 保存纵向联邦作业

    lr梯度收敛阈值,默认nul tree_num 否 Integer xgboost树数量,最大值2的31次方-1 tree_depth 否 Integer xgboost深度,最大值2的31次方-1 split_num 否 Integer xgboost切分点数量,最大值2的31次方-1 current_agent_id

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