分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关，您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能，方便溯源和模型反复调优。 图1 部署在线服务 父主题： 在线服务

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precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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关联预测（link_prediction）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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，重新导入模型进行预测。 经典案例：在线服务预测报错MR.0105 出现其他情况，优先检查客户端和外部网络是否有问题。 以上方法均未解决问题，请联系系统管理员。 父主题： 服务预测

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按日查看预测数据时，支持的周期为：当前月、+1M、+3M。 示例：查看过去三个月和预测未来三个月的数据。 单击“确定”后，页面展示如下： 蓝色条形框为历史月和当前月的已生成的成本数据； 白色条形框为当前月和未来月的预测成本数据。 表1 相关参数说明 参数 说明 成本预测 按月或按日预测的成本数据。

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可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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s完成AI开发的流程和操作。 个人用户权限配置 个人用户快速配置ModelArts访问权限 企业用户权限配置 配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 资源选择推荐 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引

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“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 impurity）或熵（E

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“标准策略”：扫描的网站URL数量和耗时都介于“极速策略”和“深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问，建议用户配置对应接口的用户名和密码，漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题： 网站扫描类

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collect_sample Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集 confidence_scope String 关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。 description String

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预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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业务结果 标签 座席选择的外呼业务结果 成功 待定 失败 只读 没有值表示座席尚未填写。 子状态 标签 外呼业务结果子状态 - 只读 - 业务描述 标签 座席填写的外呼业务的描述 - 只读 仅有手动外呼、预测外呼、预览外呼和预占外呼会有业务描述。 操作 按钮 查看外呼结果详情 详情 单击

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Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。 AR/MA/ARMA适用于平稳序列 (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

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限， 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 smiles 是 String 分子SMILES表达式 最小长度：1

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Average）是时间序列预测中的经典模型，和AR/MA/ARMA模型之间联系紧密。 AR/MA/ARMA适用于平稳序列 (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

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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