数据挖掘入口
入口一:产品右侧导航栏数据挖掘模块。
入口二:系统界面的各个模块快捷菜单。
管理模块:
管理模块
从入口进来后,默认进入‘实验管理界面’,在该页面的顶部是数据挖掘各管理模块的入口,具体页面展示了相关内容的基本信息以及常用操作按钮,而各模块主界面是一个表格树目录展示内容。部分模块对内容进行分类,在表格树目录上方有不同页签,单击页签可进入不同页面,如下图:
其余运维管理界面大同小异,用页签和表格树目录来展示各项基本信息,以及一些常用操作按钮,下图为服务管理页面:
其余模型管理,模型自学习,模型批量预测,自定义模块管理基本相同。其余模型自学习,模型批量预测,自定义模块管理基本相同。
实验管理
由于‘实验管理’界面的功能复杂于其他运维管理模块,下面以‘实验管理’模块进行简单介绍:
‘实验’页签
该页签展示保存在‘数据挖掘’,‘公共空间’,‘我的空间’文件目录下的数据挖掘资源。其中,‘新建’实验的入口有两处,如下图:
新建方式1:在文件夹右键‘新建’中单击‘实验’;
新建方式2:单击‘新建实验’。
挖掘实验基于空白画布,根据需要将相应节点拖拽至画布区域,并按照数据处理流程在节点间进行连线,如下图:
挖掘实验就是由一个个节点以及它们之间的连线构成,按照需要进行实验构建,保存后,就可以获得专属的数据挖掘模型:
快来动手搭建属于自己的挖掘实验吧~
‘案例’页签
该页面展示了产品内置的案例,单击相应案例即可以进入实验界面。
画布区域已经提供搭建好的挖掘实验流程,可以直接运行:
注:部分案例的对应说明,仅供学习参考。
模型管理
用于管理一些已训练好的模型。
支持的操作包括:
操作 | 说明 | ||||
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上传模型 | 上传导出模型生成的ZIP文件,并生成对应的模型记录,可在实验界面左侧资源树查看生成的节点。 | ||||
刷新 | 刷新表格。 | ||||
删除 | 删除选择的模型。 | ||||
导出 | 导出模型 | 用于将训练得到的模型导出,并在产品的其他服务器使用。 比如在一台服务器导出的模型文件,可通过“上传模型”功能导入到其他服务器使用。 | |||
导出PMML模型 | 用于将训练得到的模型转化为PMML模型文件(通用)。用户可将PMML模型文件载入Python或其他平台(如KNIME)中进行预测,预测结果与产品预测结果一致。 支持“导出PMML模型”功能的算法有:梯度提升决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机、多层感知机、朴素贝叶斯、随机森林、K均值。其中,梯度决策树、线性回归、多层感知机、朴素贝叶斯的PMML 文件输出预测概率,支持向量机、随机森林的PMML文件输出预测标签。
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