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数据挖掘-梯度提升决策树
的值越大，模型训练更充分，但会耗费更多时间。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计算更多连续型特征分裂点且会找到更好的分裂点，但同时也会增加模型的计算量； 树的深度 取值范围：[1,30]的整数；默认值为4数据挖掘-逻辑回归
。 收敛阈值 参数范围为：>=0的数，默认值为 ：0.000001 收敛误差值。 收敛误差值，当损失函数取值优化到小于收敛阈值时停止迭代。 分类阈值 参数范围为：>=0的数，请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同。默认值为：0.5。分类数按从0到标签的最大值计算。 在二进制分类中数据挖掘-梯度提升回归树
自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计SUMIFS 函数
要在 Excel 中使用这些示例，请拖动以选择表格中的数据，然后右键单击所选内容并选择“复制”。 在新的工作表中，右键单击单元格 A1，然后在“粘贴选项”下方选择“匹配目标格式”。 已销售数量 产品 销售人员 5 苹果 卢宁 4 苹果 Sarah指标模型-概述
。 事实表 是分析主体的量化体现，它包含了与各维表相关联的外键。 原子指标 含义与度量相同：是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如：支付金额、客单价、销售数量。 计算指标 是基于已有指标通过四则运算或结合条件而产生的一类指标，如：“月度毛利率”，该类指标不需要将数据结果存储到数据挖掘-梯度提升决策树
的值越大，模型训练更充分，但会耗费更多时间。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计算更多连续型特征分裂点且会找到更好的分裂点，但同时也会增加模型的计算量； 树的深度 取值范围：[1,30]的整数；默认值为4数据挖掘-逻辑回归
。 收敛阈值 参数范围为：>=0的数，默认值为 ：0.000001 收敛误差值。 收敛误差值，当损失函数取值优化到小于收敛阈值时停止迭代。 分类阈值 参数范围为：>=0的数，请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同。默认值为：0.5。分类数按从0到标签的最大值计算。 在二进制分类中数据挖掘-梯度提升回归树
自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。详情请参考 。 启用自动调参 勾选该项，则系统自动调参数，不需要用户手工设置参数。 分裂特征的数量 取值范围：>=2的整数； 默认值：32。 对连续类型特征进行离散时的分箱数； 该值越大，模型会计聚合函数
1.Sum 类别 描述 函数写法 Sum(Set) 函数作用 合计:返回在指定集上计算的数值表达式的总和 参数说明 Set：MDX表达式，集合 示例 1、求月度销量合计值,在行/列轴上拖入[年月]、[每日平均销售额] Sum(Crossjoin([订单日期时间维].CurrentMember,[销量]) 2、求商品名称的销售额合计,其中销售额=单价*数量 Sum(Crossjoin([商品名称].CurrentMember,[销售额])) 2.AVG 类别 描述 函数写法 Avg(Set) 函数作用 平均值:返回在指定集上计SUMIFS 函数
要在 Excel 中使用这些示例，请拖动以选择表格中的数据，然后右键单击所选内容并选择“复制”。 在新的工作表中，右键单击单元格 A1，然后在“粘贴选项”下方选择“匹配目标格式”。 已销售数量 产品 销售人员 5 苹果 卢宁 4 苹果 Sarah
