当您访问图片处理服务出现错误时，图片处理服务会将相应的错误码和错误信息返回给您，以帮助您定位与处理问题。图片处理服务错误的响应格式 错误响应的消息体例子：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 decoding....
当您使用文件处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文件处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,The parameter OctreeOption is ...
当用户访问图片处理服务出现错误的时候，图片处理服务会返回给用户相应的错误码和错误信息，以帮助用户定位与处理问题。错误响应 图片处理服务错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 ...
当您使用文档处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文档处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
当您使用媒体处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 媒体处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
编辑决策树 在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树名称进入详情页，单击 编辑 即可直接对决策树中各个节点进行增加、修改与删除操作。执行诊断决策树 您可以通过以下任一方式执行诊断决策树：在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树 ...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
诊断报告详情包括两部分：基本信息：包括诊断决策树的执行 ID、执行开始与结束时间、总耗时、诊断结果、所属诊断计划以及执行人。决策树：在 决策树 区域，可以查看该诊断决策树的执行流程，以及各个节点的执行状态（未执行/执行中/诊断...
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
性能跟踪的算法基于决策树模型，包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪，对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比，综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化，默认跟踪时间为24小时，没有回滚，则认为...
问题描述 图片处理模糊算子的参数s使用了非法值。问题原因 图片处理模糊算子的参数s为非数字或不符合取值范围要求。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/blur,r_3,s_abc ...
问题描述 图片处理模糊算子的参数r使用了非法值。问题原因 图片处理模糊算子的参数r为非数字或不符合取值范围要求。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/blur,r_abc,s_25 ...
典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法（K-Means）随机森林回归算法（Random Forest Regression）梯度提升回归树算法（GBRT）梯度提升决策树算法...
随机森林 该组件是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
only问题的排查与处理方法 集群负载不均问题的分析方法及解决方案 通过手动迁移shard均匀分布热点数据的解决方案 指标含义与异常处理建议 fielddata内存使用率高问题的排查与处理方法 重启变更报错：集群状态不健康或存在close索引，不能...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
问题描述 图片处理模糊作用范围参数格式非法。问题原因 图片处理模糊作用范围参数不符合取值范围要求。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/blur,g_fac,r_25,s_50 ...
二维码识别介绍 二维码识别 API 图片编辑与分析 图片模糊处理 图片模糊处理可以对一张图片的特定区域进行马赛克、高斯模糊或纯色块填充操作，用于隐私保护。图片模糊处理介绍 图片模糊处理 API 图片转 PDF 图片转换为PDF文件可以将多张图片...
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断...
问题描述 图片处理格式模糊算子倍率参数格式非法。问题原因 图片处理模糊算子倍率参数不符合取值范围要求。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/blur,g_face,p_1000,r_25,s_50 ...
Flink作业的血缘关系可以进行作业的数据溯源和追踪、帮助您更好地管理和优化作业的数据流、快速定位问题和评估影响面。本文为您介绍如何通过作业角度和元数据角度查看血缘关系。背景信息 在数据的来源和变更历史无法追踪的情况下，数据的...
火山模型中，SQL生成的语法树所对应的关系代数中，每一种操作会抽象为一个Operator，执行引擎会将整个SQL构建成一个Operator树，查询树自顶向下调用Next()接口，数据则自底向上被拉取处理。该方法的优点是其计算模型简单直接，通过把不同...
当接口描述请求失败时 数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据源 页签的 数据响应...
当数据接口请求失败时 数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应结果...
当自定义topojson数据接口请求失败时 自定义topojson数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置...
当矩形树图接口请求失败时 数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应...
当地理边界geojson数据接口请求失败时 地理边界geojson数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧...
样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项。通用：设置区域热力层的通用配置参数项。参数 说明 可见级别 ...
样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项。快速样式：区域热力层子组件具备快速样式功能，您可以根据实际...
当数据接口请求失败时 数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应结果...
告警指标：应急分析：风险事件关联了诊断决策树时，该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应：包括未响应和已响应的成员。应急过程：展示了当前风险应急处理的流程与进展（发现风险>应急过程>应急完成）以及应急处理...
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...