相关系数矩阵（Correlation Coefficient Matrix）是用于量化并展示多个变量之间两两相关性的工具。矩阵中的每个元素表示对应变量对之间的相关系数，通常采用皮尔逊相关系数来衡量线性关系。该矩阵在特征选择、数据分析和模型构建中具有重要...
工作流运行完成后，您可以右键单击画布中的 相关系数矩阵，在快捷菜单，单击 可视化分析，查看各特征对输出电力PE的影响。② 将数据集按照8:2拆分为训练数据集和预测数据集。③ 通过 线性回归 组件进行回归建模。④ 通过 预测 组件预测该...
进行数据探索 相关性分析 在左侧组件列表，将 统计分析 下的 相关系数矩阵 组件拖入画布中。通过连线，将 相关系数矩阵-1 节点作为 data4ml 节点的下游节点。右键单击 相关系数矩阵-1，在快捷菜单，单击 执行该节点。待运行完成后，右键...
区域 描述 ① 统计分析：通过 相关系数矩阵 组件，观察各特征对是否窃漏电的影响。通过 数据视图，查看各特征列与目标列的数据分布关系。本工作流中，特征列 为 power_usage_decline_level、line_loss_rate 及 warning_num，目标列 为 is_...
支持的算法组件 数据可视化分析：相关系数矩阵、直方图、散点图、箱线图、数据视图 特征工程：线性模型特征重要性、随机森林特征重要性 模型评估：混淆矩阵、聚类模型评估、多分类评估、二分类评估 模型可视化：GBDT二分类、GBDT回归、随机...
correlations 所有向量各分量间的相关系数矩阵。sums 所有向量各分量的和。weightSum 所有样本权重的和。sumProducts 合并统计模式时候用到的中间结果。isSummarized 模式统计计算是否正常返回。true：正常返回。false：非正常返回。merge_...
相关系数矩阵 相关系数算法用于计算一个矩阵中每列之间的相关系数，取值范围为[-1,1]。系统计算时，count数按两列间同时非空的元素个数计算，两两列之间可能不同。双样本T检验 该组件基于统计学原理用来检验两个样本的均值是否有显著差异。...
索引性能 index.max_adjacency_matrix_filters 用于设置邻接矩阵查询的复杂度阈值，防止因条件过多或较复杂，导致内存溢出或性能下降。默认为 1,000 条。index.max_docvalue_fields_search 单个搜索请求中最大允许的 docvalue_fields 数量...
是 皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数 肯德尔相关系数 斯皮尔曼相关系数 配色方案 选择相关性矩阵图配色方案。不同色系的具体样式可查看下方示例。当分析方案为“多变量与多变量”时，才需要配置。默认 默认 Greys PuRd RdPu OrRd Reds YlOrRd...
阿里云百炼提供了丰富多样的模型选择，它集成了通义系列大模型和第三方大模型，涵盖文本、图像、音视频等不同模态。旗舰模型 中国大陆（北京）旗舰模型 通义千问Max 适合复杂任务，能力最强 通义千问Plus 效果、速度、成本均衡 通义千问...
CONFIDENCE.NORM-CONFIDENCE.T-CORREL 计算给定数据集的皮尔逊积矩相关系数 r。COUNT 返回数据集中数值的个数。COUNTA 返回数据集中值的个数。COUNTBLANK 返回一列值和范围中的空单元格数。COUNTIF 返回范围内的条件计数值。COUNTIFS 根据...
Pearson相关系数（Pearson Correlation Coefficient）用于衡量两个数据集合的线性关系。Pearson相关系数的绝对值越大，相关性越强。本文介绍了Pearson相关系数的相关内容。使用场景 Pearson相关系数的适用范围如下：两个变量的标准差都不为...
相关性算子可以计算两组数据的相关系数，用于分析这两组数据的变化趋势是否存在关联关系。相关性算子 只支持华东2（上海）地域。相关性算子支持最大数据量为1000万行。用于离线调度的相关性算子。计算两组数据的相关系数r。两组数据之间的...
索引IO代价=ceil(选择率*索引页面数)*random_page_cost 表IO代价=max_io_cost+相关系数*相关系数*(min_io_cost – max_io_cost)max_io_cost=选择率*数据行数*random_page_cost=120 min_io_cost=1*random_page_cost+(ceil(选择率*表页面数)-...
皮尔森系数是一种线性相关系数，反映两个变量的线性相关程度。在机器学习中，皮尔森系数用于计算输入表或分区两列（数值列）的Pearson相关系数。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置皮尔森系数组件参数。方式一：可视化方式 在 ...
不同日志类型将会按照相关系数消耗资源包，详情请查看 性能体验定价及计费说明。指标/埋点专家解决方案包 提供项目启动培训、指标体系设计、事件埋点方案设计、埋点规范建议、埋点数据校验、指标看板搭建的服务。提供指标体系设计与埋点...
相关性函数 相关性算子可以计算两组数据的相关系数，用于分析这两组数据的变化趋势是否存在关联关系。说明 只支持华东2（上海）地域。无监督聚类函数 聚类算子基于密度进行聚类，发现数据中的模式和异常数据。说明 只支持华东2（上海）地域...
组件输出 回归指标输出表的结果为JSON格式，包括以下参数：参数 描述 SST 总平方和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 R2 判定系数 R 多重相关系数 MSE 均方误差 RMSE 均方根误差 MAE 平均绝对误差 MAD 平均绝对偏差 MAPE 平均绝对百分误差 ...
CORR 是 MaxCompute 2.0 提供的扩展函数，用于计算两列数据的皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）。命令格式 double corr(col1,col2)参数说明 col1、col2：必填。指定用于计算皮尔逊相关系数的两列数据，支持多种数值类型...
统计相关的聚集函数 函数 参数类型 返回类型 描述 corr(Y,X)double precision double precision 相关系数。covar_pop(Y,X)double precision double precision 总体协方差。covar_samp(Y,X)double precision double precision 样本协方差。...
评估指标 字段名称 描述 MAE 平均绝对误差 MAPE 平均绝对百分误差 MSE 均方误差 R 多重相关系数 R2 判定系数 RMSE 均方根误差 SAE 绝对误差和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 SST 总平方和 count 行数 predictionMean 预测结果的均值 yMean...
过滤式特征选择是一种预处理技术，用于在建模前通过统计指标（如相关系数、信息增益等）评估特征的重要性，从而筛选出对目标变量最有贡献的特征。该方法独立于具体的机器学习算法，具有效率高、实现简单的优点，适用于大规模数据集的特征...
说明 在 MPC 建模中，无法查看组件执行后生成的明文数据，您可以查看探查类或评估类组件生成的统计值和评估结果，例如相关系数或模型评估指标。查看组件的训练结果。在任务详情中，单击指定组件，在下方单击 输出表，可查看组件的训练结果...
相关系数 表示某一列的物理顺序和逻辑顺序的相关性，相关性越高，走索引扫描离散块扫描代价越低。其他统计信息 唯一值个数 Null值比率 表的行数 表的页面数 选择率 无条件查询 EXPLAIN SELECT*FROM tenk1;QUERY PLAN-Seq Scan on tenk1...
CORR 计算两个变量之间的相关系数。COUNT 获取指定表的行数或BIGINT、NUMERIC类型表达式的输入行数。COVAR_POP 计算总体协方差。COVAR_SAMP 计算样本协方差。EVERY 判断BOOLEAN表达式的值是否均为TRUE。MAX 获取BIGINT、FLOAT8、FLOAT4、...
用于统计的聚集函数 corr(Y double precision,X double precision)→double precision 计算相关系数。Yes covar_pop(Y double precision,X double precision)→double precision 计算总体协方差。Yes covar_samp(Y double precision,X ...
详情请参见 Pearson相关系数。psi：检查数据的实际分布和期望分布的差异，以评估模型的稳定性。基于数据库中的数据来创建特征时使用该值。详情请参见 群体稳定性指标PSI。parameters 创建特征时用户自定义的参数。select_expr 用于创建特征...
为进一步验证算法性能，AnalyticDB for MySQL 基因向量抽取算法计算了常用于基因检索库中的BLAST[6]算法序列与基因转向量l2距离序列的相似度，两个序列的斯皮尔曼等级相关系数是0.839。以上得出结论，将DNA序列转换成向量用于相似基因片段...
2025年11月 适用版本 变更类型 变更点 变更说明 相关文档 矩阵版 新增 增加监控看板展示连接数变化 用户可通过监控页面连接会话统计查看云手机会话连接数。查看连接会话统计 矩阵版 新增 云手机监控支持显示每个GPU以及GPU显存相关指标使用...
评估维度 match（搜索相关性）：关键的相关性评估，提供4种区分梯度。0=代表段落与查询无关，1=代表段落似乎与查询相关但没有回答它，2=代表段落对查询有一些回答，但答案可能有点不清楚，或隐藏在无关信息中，3=代表段落专门回答查询并...
3.如果两个对象均为向量组，返回两组向量之间两两相似度的矩阵。second_to_nano函数 时间转换函数，用于将秒级时间戳转换为纳秒级时间戳。它通常用于处理日志中的时间字段，尤其是在需要更高精度时间戳的场景下。重要 精度：确保数据库和...
7.X 7.8 类别 说明 性能优化 Geometry SQL 优化 ST_As3DGrid 函数性能 7.7 类别 说明 性能优化 Raster SQL 优化 ST_PointValues 函数，当采用IDW（Inverse Distance Weighting）插值算法时，计算权重系数将基于距离的平方，以此增强邻近点...
7.X 7.8 类别 说明 性能优化 Geometry SQL 优化 ST_As3DGrid 函数性能 7.7 类别 说明 性能优化 Raster SQL 优化 ST_PointValues 函数，当采用IDW（Inverse Distance Weighting）插值算法时，计算权重系数将基于距离的平方，以此增强邻近点...
输入桩 输入的上游组件支持：读数据表 读CSV文件 组件参考：数据预处理 输出桩 输出的User因子和Item因子对应下游组件：ALS评分 配置组件 在Designer工作流页面添加 ALS矩阵分解 组件，并在界面右侧配置相关参数：参数类型 参数 描述 字段...
当聚类问题中各个类别的尺寸不同、聚类间有相关关系的时候，往往使用混合高斯分布更合适。计算逻辑原理 高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。图：GMM聚类过程 参数说明 IN端口 参数名 参数...
混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。在精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测量值，可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。本文为您介绍混淆矩阵组件的配置方法。使用限制 支持的...
资源包规格 可调用次数 抵扣系数 标准价格 优惠政策 QPS限制 5,000点 25,000次 0.2点/次 50元 首次享0元免费试用 5QPS（次日8点后生效）10,000点 50,000次 100元 无 100,000点 500,000次 1,000元 无 1,000,000点 5,000,000次 10,000元 无 5...
计费表格：产品方案 运营商和抵扣系数 规格（次数）有效期 目录价（元）相对后付费方式的折扣比例 手机号三要素核验简版 移动：100 广电：100 联通：60 电信：60 5千 3个月 50.00 无 1万 3个月 97.00 0.97 5万 3个月 475.00 0.95 10万 1年 ...
资源包规格 可调用次数 抵扣系数 标准价格 优惠价格 优惠政策 QPS限制 1,000点 1,000次 1点/次 83.3元 0元 首次享0元免费试用 5QPS（次日8点后生效）10,000点 10,000次 550元 550元 无 100,000点 100,000次 3,300元 3,300元 无 500,000点 ...
mAliRtcEngine.unRegisterVideoSampleObserver(/TODO：作资源释放相关工作)2 自定义处理 上述回调接口都可调用 handleBeautyProcess 方法实现。private boolean handleBeautyProcess(AliRtcEngine.AliRtcVideoSample videoSample){ if!...