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數(shù)據(jù)建模

本文將為您介紹如何載入DataWorks中處理好的數(shù)據(jù)到人工智能平臺(tái)PAI中,構(gòu)建竊漏電用戶的識(shí)別模型。

前提條件

開始本文的操作前,請(qǐng)首先完成加工數(shù)據(jù)中的操作。

新建實(shí)驗(yàn)

新建空白工作流并進(jìn)入工作流,具體操作,請(qǐng)參見新建自定義工作流。

載入數(shù)據(jù)集

  1. 在左側(cè)組件列表,將源/目標(biāo)下的讀數(shù)據(jù)表組件拖入畫布中,并重命名為data4ml。

  2. 在畫布中選中data4ml節(jié)點(diǎn),在右側(cè)節(jié)點(diǎn)配置頁(yè)面中的表名中輸入data4ml,讀取表數(shù)據(jù)。

  3. 右鍵單擊畫布中的data4ml節(jié)點(diǎn),在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)。

  4. 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行成功后,右鍵單擊data4ml,選擇查看數(shù)據(jù) > ODPS源的輸出,即可查看載入的結(jié)果數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括電量趨勢(shì)下降指標(biāo)、線損指標(biāo)和告警類指標(biāo)數(shù)量等竊電漏電指標(biāo),以及用戶是否真實(shí)竊電漏電的數(shù)據(jù)。

進(jìn)行數(shù)據(jù)探索

  1. 相關(guān)性分析

    1. 在左側(cè)組件列表,將統(tǒng)計(jì)分析下的相關(guān)系數(shù)矩陣組件拖入畫布中。

    2. 通過(guò)連線,將相關(guān)系數(shù)矩陣-1節(jié)點(diǎn)作為data4ml節(jié)點(diǎn)的下游節(jié)點(diǎn)。

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    3. 右鍵單擊相關(guān)系數(shù)矩陣-1,在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)。

    4. 待運(yùn)行完成后,右鍵單擊相關(guān)系數(shù)矩陣-1,在快捷菜單,單擊可視化分析,來(lái)查看分析報(bào)告。

  2. 特征分析

    1. 在左側(cè)組件列表,將統(tǒng)計(jì)分析下的數(shù)據(jù)視圖組件拖入畫布中。

    2. 通過(guò)連線,將數(shù)據(jù)視圖-1節(jié)點(diǎn)作為data4ml節(jié)點(diǎn)的下游節(jié)點(diǎn)。

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    3. 單擊畫布中的數(shù)據(jù)視圖-1節(jié)點(diǎn),在右側(cè)字段設(shè)置頁(yè)簽,將特征列設(shè)置為trendxiansunwarnindicator3個(gè)字段,將目標(biāo)列設(shè)置為flag。

    4. 右鍵單擊數(shù)據(jù)視圖-1,在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)

    5. 待運(yùn)行完成后,右鍵單擊數(shù)據(jù)視圖-1,在快捷菜單,單擊可視化分析。即可查看各個(gè)特征和標(biāo)簽列在數(shù)據(jù)分布上的關(guān)系。

進(jìn)行數(shù)據(jù)建模

完成簡(jiǎn)單的探索性分析之后,即可開始選擇合適的算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。

  1. 通過(guò)拆分組件,將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

    1. 在左側(cè)組件列表,將數(shù)據(jù)預(yù)處理下的拆分組件拖入畫布中。

    2. 通過(guò)連線,將拆分-1節(jié)點(diǎn)作為data4ml節(jié)點(diǎn)的下游節(jié)點(diǎn)。

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    3. 右鍵單擊拆分-1,在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)

    4. 待運(yùn)行完成后,右鍵單擊拆分-1,選擇查看數(shù)據(jù) > 輸出表,查看拆分后的表數(shù)據(jù)。

  2. 通過(guò)邏輯回歸二分類組件,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模。

    1. 在左側(cè)組件列表,將機(jī)器學(xué)習(xí) > 二分類下的邏輯回歸二分類組件拖入畫布中。

    2. 通過(guò)連線,將邏輯回歸二分類-1節(jié)點(diǎn)作為拆分-1節(jié)點(diǎn)輸出表1端口的下游節(jié)點(diǎn)。

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    3. 單擊畫布中的邏輯回歸二分類-1節(jié)點(diǎn),在右側(cè)字段設(shè)置頁(yè)簽,將特征列設(shè)置為trend、xiansunwarnindicator3個(gè)字段,將目標(biāo)列設(shè)置為flag。

    4. 右鍵單擊邏輯回歸二分類-1,在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)。

    5. 執(zhí)行完成后,右鍵單擊邏輯回歸二分類-1,選擇模型選項(xiàng) > 模型描述,即可查看數(shù)據(jù)模型。

預(yù)測(cè)和評(píng)估回歸模型

  1. 通過(guò)預(yù)測(cè)組件,預(yù)測(cè)該模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的效果。

    1. 在左側(cè)組件列表,將機(jī)器學(xué)習(xí)下的預(yù)測(cè)組件拖入畫布中。

    2. 通過(guò)連線,將預(yù)測(cè)-1節(jié)點(diǎn)的模型結(jié)果輸入端口和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入端口分別作為邏輯回歸二分類-1節(jié)點(diǎn)的邏輯回歸模型端口和拆分-1節(jié)點(diǎn)的輸出表2端口的下游節(jié)點(diǎn)。

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    3. 單擊畫布中的預(yù)測(cè)-1節(jié)點(diǎn),在右側(cè)字段設(shè)置頁(yè)簽,特征列默認(rèn)全選,將原樣輸出列設(shè)置為uidtrend、xiansun、warnindicatorflag5個(gè)字段。

    4. 右鍵單擊預(yù)測(cè)-1,在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)。

    5. 執(zhí)行完成后,右鍵單擊預(yù)測(cè)-1,在快捷菜單,選擇查看數(shù)據(jù) > 預(yù)測(cè)結(jié)果輸出,查看預(yù)測(cè)結(jié)果。

  2. 通過(guò)二分類評(píng)估組件,獲取模型效果。

    1. 在左側(cè)組件列表,將機(jī)器學(xué)習(xí) > 評(píng)估下的二分類評(píng)估組件拖入畫布中。

    2. 通過(guò)連線,將二分類評(píng)估-1節(jié)點(diǎn)作為預(yù)測(cè)-1節(jié)點(diǎn)下游節(jié)點(diǎn)。

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    3. 單擊畫布中的二分類評(píng)估-1節(jié)點(diǎn),在右側(cè)字段設(shè)置頁(yè)簽,將原始標(biāo)簽列列名設(shè)置為flag

    4. 右鍵單擊二分類評(píng)估-1,在快捷菜單,單擊執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)

    5. 執(zhí)行完成后,右鍵單擊二分類評(píng)估-1,在快捷菜單,單擊可視化分析,即可查看模型效果。

后續(xù)步驟

至此,您已通過(guò)人工智能平臺(tái)PAI完成了用戶竊電行為的識(shí)別。您還可以通過(guò)EAS在線部署,將該服務(wù)部署為可在線調(diào)用的服務(wù),提供用戶竊電行為的在線識(shí)別服務(wù)。