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RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(猜你喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题
“RATE” 训练数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。
您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。
您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 如果近线数据源有更新,需要重新调度召回策略,才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务>智能场景”,进入智能场景列表页面。
您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”,进入自定义场景列表页面。
“个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。
测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数据处理接口会生成这个文件,需要用户提供此文件完整路径。
由于此处是测试服务,为保证测试效果,此处选用测试数据中的用户ID进行预测,建议为user894。
测试数据占比 (test_data_rate) 否 Double 测试数据在输入数据中的占比。divide_by_time_or_rate为RATE时必填。取值范围[0,1]。
单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击“执行调度”,调度完成可单击作业名称左侧查看调度详情。 父主题: 重新执行作业
自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性,实时更新候选列表,提升用户体验,提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合,训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式,提供完备的一站式推荐平台,可快速设置运营规则进行AB测试。
test_data_path 是 String 测试数据的OBS路径。 algorithm_type 是 String 算法名称,推荐系统内部定义,必须为LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN中的某一个。
单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击“执行调度”,调度完成可单击作业名称左侧查看调度详情。 父主题: 查询作业详情
test_data_path:参数类型String,测试数据的obs路径。 策略参数说明中排序策略(sorting)各策略参数说明。
提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。
early_stop_iterations 是 Int 在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时,迭代停止,训练结束。取值范围[1,1000],不大于max_iterations。
表55 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。
文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具,可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集,使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。
表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。
表19 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。