诊断节点
诊断节点是诊断决策树的子节点，通过节点之间的关联，实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上，单击 故障诊断>诊断节点。单击 新建，在 新建节点 页面，配置新节点的信息，包括节点名称、描述，选择节点类型...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
模型可视化
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...
随机森林
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...
梯度提升决策树
功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
LightGBM算法
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...
VAML协议接入指南
{uuid}"><section><avatar ai_action="true">动作code1"interrupt="true"/>动作code2"interrupt="true"/>动作code3"interrupt="false"/></avatar><frame>家用大功率吹风机，"/>不伤发快速干发。然后它的附加功能是速干的。...
随机森林
随机森林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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列...
组件参考：所有组件汇总
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...
线性规划-专题多篇
生产调度：Flow Shop 调度优化下界估计问题 Flow Shop 是调度领域中的经典模型：给定一组机器和一批工件，要求解的决策是工件之间的先后顺序，优化的目标为完成所有加工的时间（降低成本）。本地版Python代码>4.广告流量分配：曝光和转化...
环境准备
所以，其平台的决策是在编译时决定的。通过编译选项的设置，将C/C++项目编译为x64的64位DLL，因此提供了包含VS2015和.NET Framework 4.5.2编译的release64位版本DLL。其他VS版本也可以使用。重要.NET SDK仅支持Windows 64-bit操作系统。C++...
环境准备
所以，其平台的决策是在编译时决定的。通过编译选项的设置，将C/C++项目编译为x64的64位DLL，因此提供了包含VS2015和.NET Framework 4.5.2编译的release64位版本DLL。其他VS版本也可以使用。重要.NET SDK仅支持Windows 64-bit操作系统。C++...
Contextual Bandit 算法
UCB（Upper Confidence Bound-置信上限）就是以收益（bonus）均值的置信区间上限代表对该arm未来收益的预估值：UCB在此时的决策是选择置信区间上界最大的arm。这个策略的好处是，能让没有机会尝试的arm得到更多尝试的机会，是骡子是马拉...
智能质检应用说明
适用业务 1、企业的业务有合规要求需要管控，需要快速应对，提前进行干预，以避免合规风险 当企业的业务（如金融、保险、出行等）涉及到用户人身财产安全时，为了确保用户的决策是在熟悉风险，且在自身承受亏损的范围内进行，避免企业出现...
决策树
功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。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。...
梯度提升决策树算法（GBDT）
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，也不必关心特征之间是否相互依赖，能很好的处理字段缺失的数据，健壮性好。使用场景 GBDT通常...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
XGBOOST回归
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V2
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
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...
梯度提升回归树算法（GBRT）
前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多...
XGBOOST多分类
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...
XGBOOST二分类
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...
创建字段
查看/搜索是否有符合需要的决策引擎自带字段（系统默认字段），如果有则可以直接在 事件管理 中与事件关联。如果需要的字段超出范围，则可以 自定义字段，单击 新建字段，并填写以下信息：字段名称：系统入参的字段名。为防止与系统默认...
决策引擎简介
决策引擎平台基于阿里自研风控实时计算引擎，历经多年电商、媒体、交易等场景实战的一站式实时规则策略计算平台。决策引擎在原阿里自用风控引擎基础上，提供个性化业务场景事件管理，可视化编排复杂决策，丰富的特征变量与场景识别服务等...
概述
层次结构通常由一个倒置的树形结构表示。该树由相互连接的节点组成。每个节点可连接到一个或多个子节点，也可不连接到子节点。每个节点都连接到一个父节点，但没有父级的顶级节点之外。此节点为根节点。每个树都只有一个根节点。没有任何子...
使用业务流程图设计器
如果您拖动的节点是 决策节点 设置决策节点的 名称、编码、描述（可选填）。如果您拖动的节点是 文档节点：设置文档节点的 名称、编码 和 描述（可选填）。单击 关联文档，拖拽文档至上图的虚线框内，或者单击虚线区域上传文档。（可选）...
GBDT二分类预测V2
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...
管理能力产品
如果您拖动的节点是 决策节点 设置决策节点的 名称、编码、描述（可选填）。如果您拖动的节点是 注释节点，设置注释节点的 名称、编码 和 描述（可选填）。如果您拖动的节点是 结束节点，该节点没有配置面板，无需配置。说明 一个流程图...
DAS Auto Scaling弹性能力
在感知到实例资源不足时，DAS同样需要从错综复杂的问题中抽丝剥茧定位根因，基于根因做出明智的决策，是限流，是扩容，还是其他。何时应该进行扩容？如何选择合适的扩容时机和扩容方式：对于应急扩容时机，选择的好坏与紧急情况的判断准确...
树深度
树的深度是指从根节点开始，到达最底层节点的路径长度。树深度组件能够输出每个节点的深度和对应树ID（根节点ID）。配置组件 方法一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 树深度 组件，并在界面右侧配置相关参数：参数类型 参数 描述 ...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
数据开发：开发者
您可通过如下两种方式创建：方式一：基于目录树创建 在目录树的 业务流程 中找到步骤一创建的业务流程。右键单击所需引擎，在 新建节点 下选择合适节点。方式二：基于业务流程面板创建 在目录树的 业务流程 中找到步骤一创建的业务流程。...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
选择根节点
由table_expression选择且start_expression计算结果为true的所有行都将成为树的根节点。于是，结果集中潜在树的数量等于根节点的数量。因此，如果省略START WITH子句，则table_expression返回的每一行都是其自己树的根节点。
视图和规则系统
因此，折叠查询树是重写系统本身不必关心的一种优化。非SELECT语句中的视图规则 有两个查询树的细节在上面的视图规则的描述中没有涉及。它们是命令类型和结果关系。实际上，视图规则不需要命令类型，但是结果关系可能会影响查询重写器工作...
INSERT、UPDATE和DELETE上的规则
没有条件，有 ALSO 或 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上增加原始查询树的条件给出了条件，有 ALSO 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和原始查询树的条件给出了条件，有 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
数据分析概述
数据分析是数据辅助决策的最后一公里，是最终的数据可视化展示与探索分析的部分，选择使用最适合的数据展示方式，可以帮助分析人员大大提升分析效率。仪表板：支持近40种数据图表，操作方便简单，如果您是专业版用户，还可以在群空间下配置...
技术特性
行情指标时效性要求高 实时行情服务是券商的基础服务，是投资者决策的主要依据，要求有较高的稳定性和实时性。毫秒、微秒的行情数据差别可能导致资产的巨大差异，例如涨跌停板股票的买卖时机会决定投资的盈利和亏损。行情并发峰值高 证券...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您