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数据挖掘-朴素贝叶斯
概述 一种基于概率网络的分类算法，它在朴素贝叶斯定理的基础上取消了关于各属性关于类标号条件独立的苛刻条件，通过各类的先验概率计算待分类样本的后验概率，得到测试样本属于各类别的概率。它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势。 示例 使用“城市功能区识别”案例数据，预测城市功能区为专营商业区还是购物中心商业区两类。 图片31.png 其中派生列是为了衍生新的特征方便模型训练效果。 参数设置 朴素贝叶斯的参数如下： 参数名称 值 说明 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优数据挖掘-模型对比
概述 用于展示各个模型的分析结果、不同算法模型的对比分析，并导出评估报告，报告内容包括模型参数、特征变量、特征重要性、评估指标等。 功能入口 1、在工具栏中点击 模型对比 按钮，打开评估报告配置页面。 image2021-8-30_17-22-43.png 2、勾选需要生成评估报告的算法。 image2021-8-30_17-25-19.png 当一个实验中同时存在两种以上不同的算法时，算法会分组显示。同一个组内，算法个数较多的组会排在较前位置。 3、点击 确定 按钮，打开模型对比界面。 image2021-8-30_17-27-50.png 模型对比页面主要包括模型对比，及各个算法的模型报告详情数据挖掘-朴素贝叶斯
概述 一种基于概率网络的分类算法，它在朴素贝叶斯定理的基础上取消了关于各属性关于类标号条件独立的苛刻条件，通过各类的先验概率计算待分类样本的后验概率，得到测试样本属于各类别的概率。它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势。 示例 使用“城市功能区识别”案例数据，预测城市功能区为专营商业区还是购物中心商业区两类。 图片31.png 其中派生列是为了衍生新的特征方便模型训练效果。 参数设置 朴素贝叶斯的参数如下： 参数名称 值 说明 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须结合“启用自动调参”功能使用。系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优产品实施流程
数据处理：数据处理不仅仅是删除错误数据或插入缺失值，还包括查找数据中的隐含相关性、标识最准确的数据源并确定哪些列最适合用于分析。通常的流程包含数据探索、数据修正和特征变换，并且是反复循环的进行。 3）建立模型： 建立模型是对采样数据的轨迹的概况，具体表现就是预测的公式，公式产出与观察值有相似结构的输出就是自然语言分析-版本升级
=1616660346000&api=v2 2. 服务包更新 通常版本更新仅涉及目录 services、config 以及 data目录下的nl2sql_data，根据实际发包内容进行选择性更新即可。 备份目录名的格式请按照“bk_目录名_版本更新当天时间”的格式进行命名。 2.1. 更新services 参考以下步骤对旧版【web电子表格】自定义父格报表
概述 通过设置单元格的父格进行自由设计，可以实现多种样式、复杂表样的自定义父格报表，提高报表展示的美观度和可读性。 示例效果 本示例基于仪表盘的web电子表格设计一个自定义父格报表，将每个盈利项目的数据在同一个表格块中进行多行展示，并对不同的“项目大类”所在的表格块进行纵向扩展。 image2021-11-5_16-36-24.png 操作步骤 1. 拖拽组件 创建仪表盘，点击 组件，在 “表格” 类型下找到 WEB电子表格 组件，将其拖拽至画布中。 image2022-2-17_9-57-29.png 2. 设计静态表 双击显示区，弹出“Web电子表格“编辑界面，先按照如下样式在设计器中设计好静态表样WEB电子表格 · 自定义父格报表
概述 通过设置单元格的父格进行自由设计，可以实现多种样式、复杂表样的自定义父格报表，提高报表展示的美观度和可读性。 示例效果 本示例基于WEB电子表格设计一个自定义父格报表，将每个盈利项目的数据在同一个表格块中进行多行展示，并对不同的“项目大类”所在的表格块进行纵向扩展。 image2021-11-5_16-36-24.png 操作步骤 1. 创建web电子表格 目录右键-新建web电子表格。 2022-06-26_14-06-29.png 2. 设计静态表 在“WEB电子表格“编辑界面中，先按照如下样式在设计器中设计好静态表样： image2021-11-4_18-49-8.png 该静态表表样的样式配置数据挖掘-模型对比
概述 用于展示各个模型的分析结果、不同算法模型的对比分析，并导出评估报告，报告内容包括模型参数、特征变量、特征重要性、评估指标等。 功能入口 1、在工具栏中点击 模型对比 按钮，打开评估报告配置页面。 image2021-8-30_17-22-43.png 2、勾选需要生成评估报告的算法。 image2021-8-30_17-25-19.png 当一个实验中同时存在两种以上不同的算法时，算法会分组显示。同一个组内，算法个数较多的组会排在较前位置。 3、点击 确定 按钮，打开模型对比界面。 image2021-8-30_17-27-50.png 模型对比页面主要包括模型对比，及各个算法的模型报告详情分区柱图
概要说明 分区柱图可用于同时展示相同维度下不同分类的指标数据，适合用于展示数据差距较大的多指标数据。 入口 图例 image2022-2-19_15-22-3.png 如下图查看某公司顾客在全国各个区域不同性别的人口分布情况。 2022-02-15_13-46-15.png 优势 适用于展示数据差距较大的数据，可突出显示不同分类指标的数据量差距。 劣势 当维度数据较多时，图表的可读性会比较差； 配图建议： （1）列区：1个或多个维度； （2）行区：1个或多个维度； 示例 业务情景描述 查看某公司顾客在全国各个区域不同性别的人口分布情况。 效果服务端SDK单点登录
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