Pearson相关系数 群体稳定性指标PSI 免费体验 您可以前往 PolarDB for AI：在数据库中通过SQL实现AI能力 免费体验PolarDB for AI的能力，如：体验大模型数据推理和交互 体验在PolarDB数据库中无缝使用AI能力 体验在PolarDB数据库中通过自然...
相关性分析组件支持对历史数据进行相关性分析，计算出指定变量之间的相关系数，并绘制出相关图表。相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者...
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...
一、组件说明 皮尔森相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性相关关系的统计量，可用于衡量两个变量之间的相关性，通常用符号r表示。该系数的取值范围为-1到1之间，0表示两个变量之间不存在线性关系，1表示两个变量之间存在完全正相关，-1...
本文为您介绍 Designer 提供的相关系数矩阵。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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置...
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_...
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...
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，用于反映两个变量线性相关程度的统计量。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，计算结果输出至输出表。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...
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 随机森林 XGBoost训练 统计分析...
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 平均误差 MAPE 平均绝对百分误差 count 行数 yMean 原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的...
相关样本 相关样本 页签展示了该IP的访问样本和下载样本信息，包括文件MD5、扫描时间、威胁标签。相关URL 相关URL 页签展示了该IP相关的URL、扫描时间、威胁标签。相关安全咨询 相关安全咨询 页签展示了该IP相关安全分析报告或者咨询文章...
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...
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...
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...
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...
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...
相关文档 在完成数据处理后，您可以使用PAI平台提供的一系列大模型组件（包括数据处理组件、训练组件以及推理组件），来实现大模型从开发到使用的端到端流程。详情请参见 LLM大语言模型端到端链路：数据处理+模型训练+模型推理。
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...
reg_intercept(c1,c2)无 regr_r2(Y,X)求相关系数的平方。regr_r2(c1,c2)无 regr_slope(Y,X)求由(X,Y)确定的最小方差拟合的斜率。regr_slope(c1,c2)无 regr_sxx(Y,X)求自变量的平方和 sum(X^2)-sum(X)^2/N。regr_sxx(c1,c2)无 regr_sxy(Y,X)...
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。...
全局概览 2022年09月 功能 功能描述 相关文档 样本数据集 AnalyticDB PostgreSQL版 提供了样本数据集，方便您快速体验或测试 AnalyticDB PostgreSQL版 实例。管理样本数据集 数据集信息和示例查询 计划管理 AnalyticDB PostgreSQL版...
统计聚合函数 corr(y,x)→double 返回输入值的相关系数。covar_pop(y,x)→double 返回输入值的总体协方差。covar_samp(y,x)→double 返回输入值的样本协方差。regr_intercept(y,x)→double 返回输入值的线性回归截距。y 是因变量。x 是自...
BOTTOM(field_key,N),tag_key(s),field_key(s)：返回括号中的field key对应的最小的N个值，以及相关的tag和/或field。BOTTOM()：支持数据类型为int64和float64的field value。说明 如果最小值有两个或多个相等的值，BOTTOM()返回具有最早...
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 ...
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...
无 坏样本比例增长系数 否 仅 拒绝推断方法 选择 fuzzy模糊法、parceling分配法 或 two stage两阶段法 时支持配置该参数。使用 parceling分配法 或 two stage两阶段法 时：一般认为，虽然在同一个分箱中，授信样本的质量也可能好于拒绝样本...
为进一步验证算法性能，AnalyticDB MySQL版 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的...
对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声 否 1.0[0,99999999]核函数类型 指定算法中要使用的内核类型 否 径向 线性 多项式 径向 sigmoid 核函数系数 核函数系数方式为手动设定时需配置 否 1[0,...
为方便您快速体验或测试 AnalyticDB PostgreSQL版 实例，您可以将样本数据集加载至数据库中。如果您在创建实例时选择了 加载 样本数据，则可跳过此步骤。...相关文档 管理样本数据集 数据集信息和示例查询 下一步 查询数据
0.5 goodValue 否 二分类时，指定训练系数对应的标签值。如果已配置 threshold，则该参数必选。无 coreNum 否 计算的核心数量。系统自动分配 memSizePerCore 否 每个核心的内存，单位为MB。系统自动分配 lifecycle 否 输出表的生命周期。无...
另外，由于目前FastNN库在数据分片方面不够精细，建议您在准备数据时，尽量保证数据能平均分配到每台机器，即：每个tfrecord文件的样本数量基本一致。每个worker处理的tfrecord文件数量基本一致。如果数据格式同为tfrecord，可参考datasets...
本文介绍了支持向量回归算法（Support Vector Regression，以下简称SVR）的相关内容。简介 SVR是支持向量机（SVM）的重要应用分支。通过SVR算法，可以找到一个回归平面并使得一个集合中的所有数据距离该平面的距离最短。使用场景 SVR是一个...
PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及直方图近似等优化技术。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。使用说明 PS-SMART二分类训练组件的目标列仅支持数值类型，且 0 表示...
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2022年11月30日（V7.0.1.x）类别 功能 功能描述 相关文档 新增 样本数据集 AnalyticDB PostgreSQL 7.0版 提供了样本数据集，方便您快速体验或测试实例。管理样本数据集 数据集信息和示例查询 orafce插件 新增orafce插件，用于兼容Oracle...
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心脏病严重影响人们的生命健康，如果可以通过人体相关体测指标，分析不同特征对心脏病的影响，则可以有效预防心脏病。本工作流基于真实的心脏病患者体测数据，为您介绍如何通过数据挖掘算法构建心脏病预测模型。前提条件 已创建工作空间，...