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!
模型其他设置 验证器设置 验证器设置支持基于平台已支持的规则类型建立验证规则。 索引设置 索引设置支持选择模型中的字段建立索引。 权限设置 权限设置主要实现数据相关的操作权限设置,默认无限制。 模型详情配置完成后要点击页面下方的【确定】按钮,才能对编辑内容进行保存。
属性表格 属性表格一般用来从上到下依次展示多个指标,类似某些产品的属性铭牌: 在「高级」中还可以设置「每列属性个数」和单元格宽度间距等
在创建表格预测任务前,需满足如下条件: 必须已成功创建“表格”类数据,数据集导入状态为“已完成” 数据集中行数必须大于0,即必须是非空数据集 操作步骤 在BML操作台的左侧导航菜单上单击“脚本调参”,进入脚本调参列表页面。
在创建表格预测任务前,需满足如下条件: 必须已成功创建“表格”类数据,数据集导入状态为“已完成” 数据集中行数必须大于0,即必须是非空数据集 操作步骤 在BML操作台的左侧导航菜单上单击“脚本调参”,进入脚本调参列表页面。
其他功能 除了上述快速部署服务的命令外,我们的脚本还封装了完整的CFS API操作命令。 更新文件系统实例 描述: 更新一个CFS文件系统实例的配置信息(目前仅支持更新fsName)。
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.
表格组件操作指导 介绍如何在Sugar BI产品中应用表格组件功能。
表格抽取(ExtractTableFromDoc) 简介 表格抽取组件(ExtractTableFromDoc)是用于文档表格处理的组件,从文档中抽取表格。支持对文档表格大小进行限制,限制后自动进行拆分、跨页合并等处理;支持合并表格上文,提取的表格为Markdown格式。
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。