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SSAS 2008 使用经验汇总
" worddava49c6b250cb62791238fbba619c94c06.png 2、作业调度 2.1 作业调度的入口 worddav26da30b12260fc79f62fbf98333bc5c3.png 3、挖掘结构 3.1 "设置算法参数"的入口电子表格⬝ 扩展
展示。 适用场景：在交叉表中应用，用于取消标题行或参数等其它表格外的报表元素随表格扩展而显示的延伸效果。 功能入口 延伸的设置入口只有如下一个： 1、工具栏中单击 属性： https://wiki.smartbi.com.cn/download/attachments/83709644垃圾短信识别
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942230 算法模型，通过特征选择_c2_seg_words_filtered_idf列，目标标签为target，整体模型训练预测如图： 图片7.png 随机森林参数配置如图： 图片8.png 模型评价 通过 评估 https某商业银行客户流失预测
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940554 节点将数据按照比例7:3拆分成训练集和验证集。整个模型训练流程如图所示： 图片23.png 参数配置如图： 图片24.png 模型评估 我们通过 评估 https电子表格⬝ 扩展
。 延伸 延伸是指设置单元格是否根据扩展单元格进行数据延长展示。 适用场景：在交叉表中应用，用于取消标题行或参数等其它表格外的报表元素随表格扩展而显示的延伸效果。 功能入口 延伸的设置入口只有如下一个： 1、工具栏中单击 属性： https://wiki.smartbi.com.cn/download垃圾短信识别
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51942230 算法模型，通过特征选择_c2_seg_words_filtered_idf列，目标标签为target，整体模型训练预测如图： 图片7.png 随机森林参数配置如图： 图片8.png 模型评价 通过 评估 https某商业银行客户流失预测
://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=51940554 节点将数据按照比例7:3拆分成训练集和验证集。整个模型训练流程如图所示： 图片23.png 参数配置如图： 图片24.png 模型评估 我们通过 评估 https2023年Smartbi线上公开课回放合集
） 1、 课程亮点： 一步完成电子表格动态参数 快速实现电子表格复杂计算 轻松拿捏数据填报采集 2、 课程大纲： image2023-12-28_15-59-53.png 3、 课程回放及资料下载链接：（麦粉社区） https://my.smartbi.com.cn/index/meeting数据挖掘-服务
在进行机器学习实验的过程中，为了简化和加速模型的构建、训练和部署，使用自动化机器学习功能更快速地识别合适的算法并优化超参数。 服务工作流示例 服务工作流是将数据挖掘以服务的方式进行发布。 要求：输入层必须是“服务输入”节点，输出层必须是“服务输出”节点。 通过部署服务后，通常用于数据预测的应用。“服务输入”的处理层可以实现数据来源于其它接口。 下图是一个简单的服务工作流示例： image2019-8-8 15_23_53.png 在这个工作流中，实现的是对输入的数据进行派生列处理后输出。 部署服务 概述 服务部署指的是当用户用实验训练好了一个预测模型 ，并将此预测模型部署成一个web的服务。当前发布的web数据挖掘-服务
在进行机器学习实验的过程中，为了简化和加速模型的构建、训练和部署，使用自动化机器学习功能更快速地识别合适的算法并优化超参数。 服务工作流示例 服务工作流是将数据挖掘以服务的方式进行发布。 要求：输入层必须是“服务输入”节点，输出层必须是“服务输出”节点。 通过部署服务后，通常用于数据预测的应用。“服务输入”的处理层可以实现数据来源于其它接口。 下图是一个简单的服务工作流示例： image2019-8-8 15_23_53.png 在这个工作流中，实现的是对输入的数据进行派生列处理后输出。 部署服务 概述 服务部署指的是当用户用实验训练好了一个预测模型 ，并将此预测模型部署成一个web的服务。当前发布的web
