说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

查看更多 →

说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

查看更多 →

数据处理简介 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后

查看更多 →

Negative（FN）：假负类。样本的真实类别是正类，但是模型将其识别为负类； False Positive（FP）：假正类。样本的真实类别是负类，但是模型将其识别为正类； True Negative（TN）：真负类。样本的真实类别是负类，并且模型将其识别为负类。 输入 参数 子参数

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

查看更多 →

支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 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。

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 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。

查看更多 →

样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题： 数据管理

查看更多 →

召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 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。 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值 F

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 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。

查看更多 →

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。 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。 同一个自动学习项目可以训

查看更多 →

是否删除源文件，对非文本类型数据集有效(文本类型数据集因为是导入的整个文本文件，故删除一条样本不会对源文本有影响)。可选值如下： false：不删除源文件（默认值） true：删除源文件(注意：此操作可能影响已使用这些文件的数据集版本或其他数据集，导致页面展示异常或者训练/推理异常)

查看更多 →

批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

查看更多 →

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。 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。 同一个自动学习项目可以训

查看更多 →

体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 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

查看更多 →

映模型对正样本的识别能力。 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。 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。

查看更多 →

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。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值

查看更多 →

14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

查看更多 →