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参数说明 model_name 对训练模型进行命名,模型名称具有唯一性约束。 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。 architecture_name 训练模型的算法类型。
architecture_name 训练模型的算法类型。 取值范围:字符型,当前支持:logistic_regression、linear_regression、svm_classification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。
architecture_name 训练模型的算法类型。 取值范围:字符型,当前支持:logistic_regression、linear_regression、svm_classification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。
batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小,尽量设为大于等于训练数据总量的值,加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置] 模型特征的长度,用于触发重新训练,模型训练后该参数自动更新。
batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小,尽量设为大于等于训练数据总量的值,加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置] 模型特征的长度,用于触发重新训练,模型训练后该参数自动更新。
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表
生效后的快照无法参与训练等任务。
生效后的快照无法参与训练等任务。 表1 DB4AI.ARCHIVE_SNAPSHOT入参和返回值列表 参数 类型 描述 i_schema IN NAME 快照存储的模式名字,默认值是当前用户。 i_name IN NAME 快照名称。
GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE系统表显示计划算子级的编码信息,为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。