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数据挖掘-WOE编码
。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择进行异常值处理设置的字段。 31.png 必填（特征列中不能含有null） 分箱方式 分位数分箱：根据设置的数值算出对应的分位数，按照算出的分位数对字段进行分箱。 自定义分箱：用户可以自定义对字段进行分箱的区间。 不参与分箱：该字段不参与分箱。 设置 分位数分箱：将字段分成指定个部分，每一部分作为一个箱。比如设置分箱数为4，则计算出25%、50%、75%这3个分位数，将字段分为四个分箱。 自定义分箱：用户自己定义分箱区间。如-INF,500,1000数据挖掘-WOE编码
。 参数设置 参数名称 说明 备注 选择列 用于选择进行异常值处理设置的字段。 31.png 必填（特征列中不能含有null） 分箱方式 分位数分箱：根据设置的数值算出对应的分位数，按照算出的分位数对字段进行分箱。 自定义分箱：用户可以自定义对字段进行分箱的区间。 不参与分箱：该字段不参与分箱。 设置 分位数分箱：将字段分成指定个部分，每一部分作为一个箱。比如设置分箱数为4，则计算出25%、50%、75%这3个分位数，将字段分为四个分箱。 自定义分箱：用户自己定义分箱区间。如-INF,500,1000航空公司客户价值分析
整个预处理流程图如下： 图片17.png 建立模型 客户价值分析模型构建主要由两个部分构成，第一个部分根据航空公司客户五个指标的数据，对客户作聚类分群。第二部分结合业务对每个客户群进行特征分析，分析其客户价值，并对每个客户群进行排名。 客户聚类 采用 K均值 https航空公司客户价值分析
整个预处理流程图如下： 图片17.png 建立模型 客户价值分析模型构建主要由两个部分构成，第一个部分根据航空公司客户五个指标的数据，对客户作聚类分群。第二部分结合业务对每个客户群进行特征分析，分析其客户价值，并对每个客户群进行排名。 客户聚类 采用 K均值 https1、数据挖掘执行引擎集群
部署执行引擎集群（一主一备） 数据挖掘执行引擎高可用一主一备无需zookeeper，需要部署两个执行引擎,，并进行相关配置即可 主机名 角色 10-10-35-176 执行引擎(主) 10-10-35-177 执行引擎(备) 主节点挂掉后，备节点需要1分钟左右才能感知到并执行切成主 … 挖掘执行引擎集群 启动smartbi中配置的数据挖掘执行引擎地址主节点 cd /data/smartbi-mining-engine-bin/engine/sbin/ ./experiment-daemon.sh start 7、启动备用节点执行引擎 待主节点启动完成后，等待1分钟左右，启动备节点执行引擎 cd数据挖掘-随机森林
概述 随机森林指的是利用多棵树构成森林对样本进行训练并预测的一种分类器。但是每棵决策树之间没有关联，每棵树都是基于随机抽取的样本和特征进行独立训练。 随机森林算法广泛应用于分类问题。其是决策树的组合，将许多决策树联合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林支持连续数据或离散数据进行二分类或多分类。 优势：可反映出 … 停止分裂； 树的深度越大，模型训练的准确度更高，但同时也会增加模型的计算量且会导致过拟合； 树的个数 取值范围：大于等于1且小于等于500的整数，默认值为20。 随机森林中决策树的棵数。 衡量准则 gini 裂分标准，Entropy表示熵值，Gini表示基尼指数数据挖掘-随机森林
概述 随机森林指的是利用多棵树构成森林对样本进行训练并预测的一种分类器。但是每棵决策树之间没有关联，每棵树都是基于随机抽取的样本和特征进行独立训练。 随机森林算法广泛应用于分类问题。其是决策树的组合，将许多决策树联合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林支持连续数据或离散数据进行二分类或多分类。 优势：可反映出 … 停止分裂； 树的深度越大，模型训练的准确度更高，但同时也会增加模型的计算量且会导致过拟合； 树的个数 取值范围：大于等于1且小于等于500的整数，默认值为20。 随机森林中决策树的棵数。 衡量准则 gini 裂分标准，Entropy表示熵值，Gini表示基尼指数标线
时，则默认使用 ：作为分隔符。 Snipaste_2023-06-03_16-54-42.png 2.3 字段计算值类型 1、标线值只能选择当前图形组件上所使用到的度量字段。 2、计算方式包含：最大值、最小值、平均值、中位数、较小四分位数、较大四分位数 … 查询的总行数，得到的值作为标线值。 中位数 从图形当前查询的结果数据中，将所选度量字段的所有数据按照从小到大顺序列出来，选取最中间的数值； 若数据个数为偶数，则选取最中间的2个数据相加之后除以2，得到的值作为标线值。 较小四分位数 从图形当前查询的结果数据中，将所选度量字段的所有数据按照从小到大回写-电子表格回写，上传图片保存失败报错
到数据库的图片超过了字段设置的最大值导致的，此问题属于数据库自身的字节存储问题，需要从数据库层面去解决。 以下是百度搜索的解决方案： https://www.cnblogs.com/lijiaman/p/12182229.html https://www.cnblogs.com/lijiaman/p/12182229.html https://blog.csdn.net/muziljx/article/details/103088164 https://blog.csdn.net/muziljx/article/details/103088164 更多详情可百度搜索。数据挖掘-朴素贝叶斯
类请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同，例如：分三类，示例：8,9,10 自动调参设置 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。 image2021-11-19_14-15-15 (1) (1).png 自动调参的方式分为两种： 指定值调参：指定一个固定的值进行自动调参。 范围调参：在指定的范围内进行自动调参。 设置项说明如下： 设置项 说明 拆分比例 将选择的数据拆分为两部分，一部分部分用于模型的评估，另一部分数据用于训练模型。 评估标准 用于选择数据的评估指标，包括：f1、precision、recall、accuracy、AUC(二分
