表格文字识别

表格预测模型介绍 表格数据预测模型介绍 表格数据预测模型是基于结构化数据进行建模，系统会基于用户上传的数据使用预置算法进行模型构建与训练。表格数据预测模型目前支持回归和分类两种类型的模型，其中分类模型包括二分类和多分类模型。 回归 回归模型通常用来预测一个数值，其反映的是变量或属性间的依赖关系，建模过程即求解将一个或多个变量映射到一个实数值的函数。

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其他容器监控接入 1. pod容器需满足以下条件： 暴露TCP port {{PORT}} label中包含KV对 {{KEY}}：{{VALUE}} 2.

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以下是关于表格数据预测模型的技术文档。

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表格数据集介绍 表格数据介绍 训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。数据上传后无法修改其内容。如果在导入训练数据后需要对其进行更改，必须重新导入。

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表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。 回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。

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创建表格数据集 在EasyDL经典版中，您可以在“数据总览”页面，完成数据集创建、数据导入等操作，为模型构建准备好数据。 创建数据集 数据集需要先定义，然后再导入数据。 单击“数据总览”，进入数据集列表页面。 单击“创建数据集”，进入数据集创建页面。 输入数据集名称，单击“完成”结束创建。 完成创建后，可以在数据集列表中查看新建的数据集。

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创建表格预测任务 在任务列表点击【创建项目】，在弹窗中提交以下信息完成项目创建： 完善个人信息 ：填写项目归属、行业、联系方式完成项目创建。 注意：有效的联系方式将有助于后续模型上线的人工快速审核，以及更快的百度官方支持 提交项目信息 :提交模型名称、技术方向、任务类型、应用场景及功能描述，即可完成项目创建。其中 任务类型与配置任务可选的数据类型一一对应 。

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用BML实现表格预测 目录 1. 表格预测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据要求 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 4.1 AutoML模式 4.2 专家模式 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 6.1 公有云部署 用BML实现表格预测：以空气质量预测为例 表格预测简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

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