类目预测功能介绍
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...
使用Lindorm AI进行时序预测
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...
K近邻
产出表附加ID列 用于标识该列的身份，从而获得某列对应的预测值。系统默认使用预测表特征列，作为附加ID列。输入表数据是稀疏格式 使用 KV 格式表示稀疏数据。kv间的分隔符 默认为英文逗号（,）。key和value的分隔符 默认为英文冒号（:）。...
使用标签对RDS实例进行分组授权
说明 RAM用户登录RDS控制台后，控制台会提示“您没有指定资源的操作权限，请先对资源进行授权操作。请关掉该错误提示。出现该错误提示的原因是控制台默认展示所有资源，而当前RAM用户并没有查看所有资源的权限，所以会报错。
流量防护规则适用场景
MSE流量防护就是一款借助流量控制、热点防护等模块，来提高应用高可用能力的产品。本文介绍各个流量防护规则以及适用的场景。不稳定场景 在生产环境中您可能遇到过以下不稳定的情况：大促时瞬间洪峰流量使得系统超出最大负载、Load飙高、...
x13_arima
背景信息 Arima全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思（Box）和詹金斯（Jenkins）于70年代初提出的著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。...
ChangePassword-修改RAM用户密码
操作 访问级别 资源类型 条件关键字 关联操作 ram:ChangePassword Write User acs:ram:*:{#accountId}:user/{#UserName} 无 无 请求参数 名称 类型 必填 描述 示例值 OldPassword string 是 RAM 用户的控制台登录旧密码。12*NewPassword ...
ChangePassword-RAM用户修改自己的登录密码
操作 访问级别 资源类型 条件关键字 关联操作 ram:ChangePassword Write User acs:ram:{#accountId}:user/{#UserName} 无 无 请求参数 名称 类型 必填 描述 示例值 OldPassword string 是 RAM 用户的控制台登录旧密码。mypassword ...
x13_auto_arima
year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1949 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1950 11 12 13 14 15 start=1949.3，frequency=4 表示数据是4季/年，预测开始的日期是1953.02。year Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 1949 1 2 1950 3 4 5 6 1951 7 ...
组件参考：所有组件汇总
多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南（即将下线）在深度学习组件列表中找到PyTorch组件，同时找到 读OSS...
CreateLoginProfile-开启指定RAM用户的控制台登录
29CB303C-1F05-43A6-A6BC-EBC5A797F8DB LoginProfile object 控制台登录信息。UserPrincipalName string RAM 用户的登录名称。test@example.onaliyun.com Status string 开启或禁用控制台密码登录。Active UpdateDate string 更新时间。...
CreateCampaign-创建预测式外呼活动
调用CreateCampaign在指定实例下创建预测式外呼活动。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求参数 ...
算法说明
Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear function或者logistic function拟合趋势项，使用傅里叶函数拟合周期项，使用indicator function与高斯分布拟合...
预测
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...
成本分析
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...
拒绝推断
两阶段法 两阶段法（Two-Stage）除了需要前置评分卡模型的预测分值（AcceptRejectScore），还需要一个前置模型预测样本被接受或拒绝的概率（GoodBadScore），两阶段法通过拟合AcceptRejectScore和GoodBadScore的线性关系，修正前置评分卡...
预测函数
如果您的 GROUP BY time()时间间隔是 6m 并且 N 等于 3，那么您将会得到3个时间间隔为6分钟的预测值。S 是一个季节性模式参数，并且根据 GROUP BY time()时间间隔限定一个季节性模式的长度。如果您的 GROUP BY time()时间间隔是 2m 并且 S ...
横向预测
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 ...
应用场景
阿里云联络中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能的提升坐席通话效率。更多智能化呼叫中心 云联络中心提供一体化的智能服务的能力，可无缝集成智能对话分析、智能语音机器人、智能外呼等...
创建时序预测作业
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...
FM算法
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，单击 从模板创建；或在 Designer 控制台 工作流模板 的 基于Alink框架的FM推荐 区域，单击 创建，快速构建FM实验...
XGBoost预测
其中：XGBoost预测组件输出为原生XGBoost库输出的JSON序列化，如果您想在工作流中接入 二分类评估 组件，您需要在 XGBoost预测 组件的下游接入 SQL脚本 组件，并配置以下代码，将 XGBoost预测 组件输出的JSON序列化转换为 二分类评估 组件...
条件随机场预测
条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...
类目预测干预词典
使用介绍 目前支持对训练出的类目预测模型进行人工干预。用户实现干预操作的过程与查询分析干预类似，通常有以下三步：1.创建干预词典。用户通过 控制台->功能扩展->词典管理，进入查询分析干预词典页后，点击页面右上角的“创建”。选择了...
基于预测自动弹性伸缩
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：...
模型配置
因此，在后续的人群预测任务结果中，为了获得较高的准确率、召回率，建议您从中尽量选择人数较少的高购买概率用户作为预测用户，当需要选择更多人数的预测用户时，建议您参考模型验证结果中的准确率、召回率确定人数，具体方法将在 人群...
全局搜索
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...
模型训练
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。
模型训练
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。
浏览器支持列表
以下是阿里云控制台支持的浏览器以及各浏览器对应的版本：Google Chrome>60 FireFox>25 Microsoft Edge>12 Safari>10 Opera>36 iOS Safari>10 Android Browser>5.0.0 QQ Browser>10 360 Browser stable Sogou Browser stable UC Browser ...
模型训练
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。
模型训练
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。
AHPA概述
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、...
AHPA概述
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、...
预测与异常检测函数
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...
模型预测
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...
Designer使用案例汇总
本文为您提供 Designer 产品使用案例相关文档入口链接汇总。智能推荐解决方案 案例名称 描述 推荐业务端到端的完整方案 介绍实现推荐系统的...使用TensorFlow实现图片分类 介绍如何使用深度学习框架TensorFlow，快速搭建图像识别的预测模型。
预测式外呼
阿里云呼叫中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能的提升坐席通话效率。根据某银行催收业务的使用效果看，相比较其他预测式外呼系统，坐席效率提升 50%，人力成本降低 50%。创建任务 任务是...
Prophet
Prophet组件通过对每一行的MTable数据，进行Prophet时间序列预测，给出下一时间段的预测结果。本文为您介绍Prophet组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）数据类型 建议上游...
公共导航概述
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...
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