模型训练

更新时间：2021-09-18 GMT+08:00

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将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。

单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。

说明：

也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。

需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。
- 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。
- 数据集实例：从下拉框中选择训练数据“fcn_yahoo_train”。
单击“加载数据”代码框左侧的图标。运行代码，绑定训练数据。

运行成功后，可以查看训练数据，如图1所示。
图1 查看训练数据
单击界面左下角的“数据预处理”。

弹出“数据预处理”代码框，如图2所示。
说明：

也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 数据预处理”，添加“数据预处理”代码框。

参数说明如下所示：
- 指标列：保持默认值“value”。
- 标签列：保持默认值“is_anomaly”。
- 数据处理模式：保持默认值“训练”。
图2 数据预处理
单击“数据预处理”代码框左侧的图标。运行代码，对训练数据做数据预处理。
单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。

请根据实际情况配置各个模型参数取值。
说明：

也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。

图3 异常检测模型训练
单击“异常检测模型训练”代码框左侧的图标。等待模型训练完成。

可以通过屏幕打印信息，查看模型训练过程。屏幕会依次打印400个Epochs的模型训练评估结果。