使用自动学习实现预测分析-华为云

AI开发平台MODELARTS-准备预测分析数据:数据上传至OBS

数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。上传OBS的文件规范：预测分析项目的OBS数据路径需符合以下规则：输入数据的OBS路径应指向数据文件，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。输入数据的格式必须为csv格式，有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。上传OBS操作步骤：执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。

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AI开发平台MODELARTS-准备预测分析数据:常见问题

常见问题使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。如果您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。如果您的原始表格中没有表头，需关闭“导入是否包含表头”开关，从OBS选择数据后，Schema信息的列名默认为表格中的第一行数据，请更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n，其中attr_n为最后一列，代表预测列。

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AI开发平台MODELARTS-训练预测分析模型:评估结果说明

评估结果说明根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。离散值评估结果包含评估指标为召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）与F1值（F1 Score）。下表为具体说明：表1 离散值评估结果包含指标说明参数说明 recall：召回率被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。连续数值评估结果包含评估指标为平均绝对误差（Mean Absolute Error）、均方误差（Mean Squared Error）与均方根误差（Root Mean Squared Error）。三个误差值能够表征真实值和预测值之间的差距。在多次建模的过程中，每一次建模结果都会产生一组误差值，评判一个模型好坏的方法就是看这三个误差值是否变小或者变大，误差值越小表示模型越好。

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AI开发平台MODELARTS-训练预测分析模型:操作步骤

操作步骤在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。训练完成后，您可以在预测分析节点中单击查看训练详情，如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。图1 模型评估报告同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。

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AI开发平台MODELARTS-准备预测分析数据:数据上传至OBS

数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。上传OBS的文件规范：预测分析项目的OBS数据路径需符合以下规则：输入数据的OBS路径应指向数据文件，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。输入数据的格式必须为csv格式，有效数据行数必须大于100行。列数必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。上传OBS操作步骤：执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。

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常见问题使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息代表表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。如果您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。如果您的原始表格中没有表头，需关闭“导入是否包含表头”开关，从OBS选择数据后，Schema信息的列名默认为表格中的第一行数据，请更改Schema信息中的“列名”为attr_1、attr_2、……、attr_n，其中attr_n为最后一列，代表预测列。

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