XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
智能控制系统辨识，通过辨识建立数学模型估计表征系统行为重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统设计智能控制器，辨识完成模型，可通过控制流程中的DT-MPC组件对系统智能控制；工业数据建模...
本文通过一个冷热通向水管的流量和温度对象控制过程，为您介绍单入单出-非积分的仿真案例。背景信息 以下是一个简单的过程：有一个热水管和一个冷水管通向水箱，冷水和热水混合后从水箱流出。设定冷水管的流量是不可以人为改变的，但可以...
用鼠标左键拖动时间控制条的左右边缘或移动时间控制条，选择需要进行异常检测的时间段。在页面右侧单击 预测，对未来进行预测。创建推理机器学习任务 训练航班延误预测任务 本操作通过回归算法训练一个监督机器学习任务，使用Kibana自带的...
区域 描述 ① 配置实验的预测数据集（使用 步骤一 中的验证数据集作为预测数据集），即配置 读OSS数据-3 组件的 OSS数据路径 参数为验证数据集在OSS Bucket中的存储路径。② 配置机器阅读理解模型预测的参数。机器阅读理解预测 组件的配置...
回归模型的预测组件输出结果为predict_score列。预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件...
列表上方提示已用预测任务数/购买的预测任务数，为组织下所有空间的总和。新建任务将消耗可用预测任务数，执行失败的不计数。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>复购预测>人群预测。单击右上角 新建任务，配置页面如下图所示。输入任务名称...
横向回归模型的预测组件输出结果为predict_score列。横向聚类模型的预测组件输出结果为predict_result预测结果列。区别于预测组件，横向预测结果可支持单方预测与两方预测。横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail ...
背景信息 部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。按照新数据的预测时效要求，预测任务分为两类：离线预测和在线预测。对于两类需求，在Designer中都提供了对应的操作流程支持。离线预测 在 Designer 中，使用预测组件进行批量预测...
容器服务 Kubernetes 版 支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性能力。AHPA可以根据历史数据进行...阿里云Prometheus监控提供一键安装AHPA组件功能，并提供开箱即用的专属监控大盘。详细信息，请参见 为AHPA开启Prometheus大盘。
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为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 实例为如下版本：...
本文介绍管理控制台的全局搜索功能。您可以在顶部导航条的搜索框，针对全控制台搜索以下几类信息：最近使用。未输入搜索条件时，为您提供最近访问过的控制台入口。控制台入口搜索。输入云产品的中文、英文名称或与产品相关的关键词，匹配...
本文为您介绍 Designer 提供的预测算法。使用Designer中的传统数据挖掘算法得到的模型，如果没有同名配套的预测组件，通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用...
对于在左侧组件树中成对出现的训练和预测组件，训练完成后直接使用对应的预测组件进行数据的批量预测。对于没有独立预测组件的算法，训练完成后可以使用通用的预测组件进行数据的批量预测。重要 通用的预测组件可接收的模型格式是 ...
天粒度的预测仅支持后付费的预测，月粒度的预测已支持预付费+后付费的预测；成本分析仅支持总金额的预测，不支持明细维度的预测；预测费用可能与实际费用不同，仅供参考。常见问题 Q：成本分析页面数据与摊销成本账单金额不一致？A：两个...
本文介绍如何为智能接入网关SAG（Smart Access Gateway）硬件实例配置访问控制，以控制SAG硬件实例的流量。背景信息 SAG硬件实例支持基于应用类型匹配流量，在您添加访问控制规则时如果您配置了 应用分组 或 应用，则表示您要配置基于应用...
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。背景信息 ...
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。...
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍创建时序预测作业的操作步骤。前提条件 已采集数据到Logstore或MetricStore...
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务，本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后，在模型排行榜中选择需要预测的模型，单击 预测.选择用于模型预测的数据帧，单击 预测。在模型预测结果中，可以查看...
使用场景：计量数据的预测、网络流量的预测、财务数据的预测、以及具有一定规律的不同业务数据的预测。ts_anomaly_filter 针对批量曲线进行时序异常检测后，可以按照用户定义的异常模式来过滤异常检测的结果。能帮助用户快速找出异常的实例...
则类目预测模型就会给出这样的预测结果：“牛奶”类目与“光明”的相关度要比“大米”类目与“光明”的相关度高，所以在计算每个物品的排序分时，“牛奶”类目物品的得分比“大米”类目物品得分高，因此“牛奶”类目物品会排在更前面，从而...
本文介绍管理控制台提供的各项公共导航功能。公共导航包括：顶部导航条：在使用控制台对阿里云产品进行管控时，向您提供所需要的通用功能和服务入口。全局搜索：面向全控制台提供搜索，包括搜索文档、控制台、API、解决方案和资源等。产品...
本文为您介绍水泥窑头看火图像分类-预测组件。功能说明 水泥窑头看火图像分类-预测组件调用水泥窑头看火图像分类-训练组件训练得到的模型，对给定的图像进行分类预测。对于图像的来源，根据组件部署的环境（边缘端、云端）不同，可以将其...
支持的预测模型函数 MaxCompute SQLML当前支持的预测模型函数为 ml_predict，语法格式如下：ml_predict(model,table[,map,string>])model_name：必填。新建的模型名称。data_source：必填。用于预测的数据，可以为表或一条SELECT语句。...
工作流运行成功后，您可以在 文本摘要预测 的 预测数据输出 参数配置的OSS路径下，查看输出的摘要结果。相关文档 关于文本摘要训练组件的配置详情，请参见 文本摘要训练。您可以使用文本摘要训练组件和文本摘要预测组件实现各类文本生成...
当身份同时被控制台和程序使用时，如果人员离职回收身份，会造成程序访问失败，进而造成业务故障。风险等级 中风险。最佳实践 应用程序用户和人员用户分离，避免混用。具体如下：应用程序用户：仅启用OpenAPI调用访问方式。且不同的应用...
您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户、商品和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指...
部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。根据新数据预测的时效要求，预测任务分为两类：在线预测和离线预测。对于这两种需求，在Designer中都提供了相应的操作流程支持。在线预测 单模型部署在线服务 Designer工作流运行成功后，您...
在 检测详情 页面，查看检测详情和治理方案，然后跳转到对应的控制台完善治理项。身份权限治理检测项 分类 检测项 治理方案 AccessKey管理 不使用主账号AccessKey（从未使用）不使用主账号AccessKey 不使用主账号AccessKey（90天内使用中）...
访问控制RAM（Resource Access Management）是阿里云提供的管理用户身份与资源访问权限的服务。功能特性 统一管理访问身份及权限 集中式访问控制 集中管理RAM用户：管理每个RAM用户及其登录密码或访问密钥，为RAM用户绑定多因素认证MFA...
不同的场景一般涉及不同的预测标的，对预测的时间维度也有不同的要求。时序预测可以在涵盖各种场景的同时，提供更符合场景要求的时间维度，如天、小时和更细的时间级别。同时，时序预测功能也是很多商业决策的必需功能，它对后续仓配、履约...