快来试试吧 >> 前往体验 开发指导 前期准备 1.环境准备:先注册百度智能云账号并登录 百度千帆 2.资料准备:国债新闻知识、债务分析文档、收益率数据表 应用开发 在应用开发-Agent页面,点击「创建应用」按钮进入开发页面。
分组字段 为了确保每个时间列有充分的数据,限制了平均 每个分组至少包含20条数据 ,若数据中存在大量超短时序数据,请您提前做好筛选。 窗口长度与预测长度 时序模型的输入为窗口长度中的各个特征,输出为预测长度的目标列。因此当数据中的时间序列较短的时候,请您 合理地降低窗口长度和预测长度 ,有助于模型有充足的样本进行预测。
006-组件列选择 在选择特征列或标签列时,支持单独勾选与批量选择的方式选择数据列,支持搜索查找数据列。 当需要选择的数据列比较少时,可以直接勾选数据列进行选择。 当数据列比较多时,点击【批量操作】后,选择需要的数据列,将数据列从左侧列表移动到右侧列表,点击确定即可, 数据列已经按照字段类型进行了分类 。 如果只需要在大量数据列中找某个数据列,则可以使用搜索查找,直接在搜索框输入字段信息即可。
输入 输入一个数据集,需要选择数据集的特征列。 输出 第一个输出是结果数据集。 第二个输出是FastICA模型,需要连接Python特征工程预测组件,进行预测,如果选择不保留原始列,输出数据集中删去原始列。
查看summary数据集。 查看误差统计。 查看模型评估报告。 聚类评估 基于原始数据和聚类模型,评价聚类模型的优劣,包含指标和图标。 输入 输入聚类评估后的数据集,需要选择模型评估时使用的特征列,要求必须是模型存储特征值一致,预测标签列,离质心距离。 输出 第一个输出是summary数据集,第二个输出是每个cluster统计信息,右键可以查看模型评估报告。
表格预测模型应用场景 精准营销:从客户消费记录中挖掘客户群的共有特征,分析出客户的购物偏好,从而实现广告的精准投放 信用评分:金融公司分析客户的历史行为数据,建立用户信用模型,从而确定贷款额度等 价格预测:从历史数据中发现商品的变化规律以及影响价格的因素,从而为未来的商业行为提供支持 客户流失预测:根据客户历史数据获得数据挖掘模型,从而生成客户流失预测列表,为市场营销策略提供有价值的业务洞察
私有API介绍 将模型以Docker形式在本地服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。
如需继续体验,可重新配置部署(重新部署后历史数据不会保留)。 长期体验申请: 如有长期使用需求,可在控制台点击「申请长期体验」,填写申请表单提交审核。审核通过后,实例将不再受 24 小时限制。
当天调用的数据暂不支持即时查看,可在第二天查看 将接口识别错误的图片添加到指定数据集(建议新建数据集)并纠正结果。
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