线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
常见的故障类型都可以映射到这个故障模型中，模拟故障的演练系统及方案也可以基于该模型进行设计。在设计演练方案的过程中，可以考虑在模型中每个环节进行故障注入，验证故障应急方案。不同演练类型和目标 根据演练过程对线上业务的影响，...
功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法，包括梯度提升模型，广义线性模型、深度学习模型等，为使用者提供了从数据处理，模型训练，模型管理到预测推理的全生命周期管理服务，可以自动运行集成算法并调整其超参数，以...
定义故障等级是为了指定故障等级定义作为各业务的安全生产法则，推进各业务稳定性提升。如评判各业务团队的故障发现能力的标准就是故障等级定义的监控发现率等。在定义故障等级的时候，需要从功能等级、业务体量、业务特性、量化影响4个...
尽管名字是逻辑回归，但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中，描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是...
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...
线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果，对应到评分卡模型中，如果模型进行了分数转换，则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值，原始得分（未经分数转换）经过Sigmoid变换后得到该...
当前版本支持的机器学习模型包括：聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类...
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
模型信息 打开某个地标建筑详情列表后，您可以看到该建筑的模型信息详情，包括 模型风格、模型等级、模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型，在弹出的 预览模型 对话框中，您可以进行以下操作。查看模型基本...
模型信息 打开某个地标建筑详情列表后，您可以看到该建筑的模型信息详情，包括 模型风格、模型等级、模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型，在弹出的 预览模型 对话框中，您可以进行以下操作。查看模型基本...
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...
线性趋势：对采样数据序列进行线性拟合，取线性模型的系数，作为输出。变化趋势：对采样数据序列做Mann-Kendall测试（曼肯德尔检验），若“无趋势”，则输出0；反之，则取slope参数，作为输出。曼肯德尔检验：Mann-Kendall 趋势检验（有时...
定义故障等级的原则为：不同服务/业务可依据自身的特点为每一级别设定定义，定义可由企业技术支持角色召集开发、运维、测试、PD、客满、运营等角色一起制定。确定版本需得到各方认同方能发布；故障等级由影响程度来确定：影响程度以受影响...
故障等级更新：当故障处理过程中或事后复盘，发现故障的影响程度发生变化，在 故障详情 页可以进行故障等级调整如故障升级或故障降级（P1-P4）；变更所属服务：当故障处理过程中或事后复盘，发现故障影响的服务发生变化，在 故障详情 页更...
gblinear：使用线性模型进行计算。rf：使用随机森林模型进行计算。dart：使用dropout技术删除部分树，防止过拟合。goss：使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快，但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时，需要使用单引号将参数值包裹起来。...
故障等级：设置当前需要升级的 故障等级 P1-P4。P1最高优，P4最低优；故障状态：处理中（升级时故障还在处理中），输入发现故障的时间、已恢复（升级时故障已恢复），输入故障生成的时间和故障恢复的时间；所属服务：升级故障所属的 服务；...
故障等级：选择故障等级 P1-P4。P1最高优，P4最低优。默认通知对象：流转规则满足触发条件后默认的通知传达对象，支持分派到 服 务组 和个人；默认通知渠道：流转规则满足触发条件默认通知分派对象的通知方式，若选择的默认分配对象是到...
（2）群吊顶：群吊顶展示此故障的基础信息，包括：故障全称、故障等级、当前处理人和故障持续时间。随着故障状态和数据的变换自动更新故障详情。切换其他群聊再回到此群即可刷新群吊顶内容。（3）群插件：群插件基于故障场景群的业务需求，...
我的模型页面管理 在 我的模型 页面中，您可以进行如下功能操作：功能 操作说明 上传模型 在 我的模型 页签中，单击 上传模型 按钮，即可打开 上传模型 对话框，具体上传精模建筑模型步骤请参见 上传精模建筑模型。预览精模信息 在 我的...
我的模型页面管理 在 我的模型 页面中，您可以进行如下功能操作：功能 操作说明 上传模型 在 我的模型 页签中，单击 上传模型 按钮，即可打开 上传模型 对话框，具体上传精模建筑模型步骤请参见 上传精模建筑模型。预览精模信息 在 我的...
故障等级定义的制定和录入 标准化故障等级定义制定的思路：依据业务属性先将业务划分为大的子类（业务整体技术架构层面）将每个子类业务里的核心模块和次核心、非核心模块区分开来（功能层面）根据各功能模块的业务量级去适配不同的影响面...
故障管理体系是围绕故障全生命周期采取的一系列控制流程，包括故障基础数据管理（故障等级定义、应急场景监控覆盖、服务组&值班表管理、故障订阅管理），故障发现（7*24监控值班、智能基线告警），故障应急协同（故障通告及更新、故障应急...
故障通告及更新 基于7x24监控值班工作特性，对于业务异常达到故障等级时，以用户定制的（语音、短信、IM）的方式在约定时间内将故障影响信息以及处理进展通知给对应的接收人/组，并持续更新直至故障结束。故障应急协同群 故障发生后，可以...
RECOVERED 已恢复 REPLAYING 复盘中 REPLAYED 已复盘 CANCEL 已取消 problemLevel String P2 故障等级 1=P1 2=P2 3=P3 4=P4 discoverTime String 2021-02-21 00:00:00 发现时间 recoveryTime String 2021-02-21 00:00:00 恢复时间 ...
P1 故障等级 relatedServiceId Long Body 否 123 关联服务 progressSummary String Body 否 进展摘要xxxx 进展摘要 preliminaryReason String Body 否 原因是服务宕机 初步原因 mainHandlerId Long Body 否 678 主要处理人 feedback String...
problemName String 故障 故障名称 problemStatus Integer HANDLING 故障状态 HANDLING 处理中 RECOVERED 已恢复 REPLAYING 复盘中 REPLAYED 已复盘 CANCEL 已取消 problemLevel Integer P1 故障等级 1=P1 2=P2 3=P3 4=P4 discoverTime ...
设置分组、全局筛选、用户分群（可选）归因分析的设置分组、全局筛选、用户分群逻辑与事件分析相同 选择归因模型 当前支持四种最常见的归因模型：首次触点归因、末次触点归因、线性归因、位置归因和时间衰减归因。业务方可以根据自己的业务...
故障过程分析：可从需求评估、代码发布、故障应急等环节进行分析 后续改进：后续改进措施，明确改进方和责任人 故障等级/责任：参考上述故障等级定义，定义本次故障等级，并明确责任团队和责任人。故障数据运营 基于基础故障数据，通过不同...
ADP提供基于线下交付经验设计的丰富故障演练场景，对基础设施、底座、中间件的常见故障场景进行覆盖，涵盖了集群级别的大规模故障以及节点、pod级别的资源故障。部分演练场景为破坏性场景（如机器重启、网卡损坏），可能导致环境状态异常、...
产品主要功能包括风险管理、日常巡检、故障诊断、应急预案、故障演练等。风险管理 风险管理 是高可用管理平台核心，是风险事件汇集、处置的中枢平台，具体如下。风险事件 风险事件汇集：负责将监控、巡检、诊断产生的风险或告警信息进行...
定义Topic后，设备可以通过Topic与物联网平台通信，从而实现设备、物联网平台、业务服务器、其他云产品之间的通信。前提条件 使用物模型Topic通信，需要先 添加物模型。...常见问题 物模型相关问题 消息通信相关问题 Link SDK运行相关问题
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中...