Designer預置了羅吉斯迴歸演算法模板，便於您基於中學生的家庭背景及在校行為，通過羅吉斯迴歸演算法快速產生期末成績預測模型，從而獲得影響中學生學業的關鍵因素。本文為您介紹羅吉斯迴歸演算法預置模板的具體使用方法。
背景資訊
通過本工作流程獲得學生考試成績預測模型後，您可以將需要預測的內容上傳至MaxCompute表中，從而進行離線預測。
前提條件
資料集
本工作流程的資料集由25個特徵列和一個目標列組成，具體欄位如下。
欄位名 | 類型 | 描述 |
sex | STRING | 性別。F表示女，M表示男。 |
address | STRING | 住址。U表示城市，R表示鄉村。 |
famsize | STRING | 家庭成員數。LE3表示少於三人，GT3表示多於三人。 |
pstatus | STRING | 是否與父母一起住。T表示與父母一起住，A表示與父母分開住。 |
medu | DOUBLE | 母親的文化水平，從0～4表示學曆依次增高。 |
fedu | DOUBLE | 父親的文化水平，從0～4表示學曆依次增高。 |
mjob | STRING | 母親的工作，包括教師相關、健康相關及服務業。 |
fjob | STRING | 父親的工作，包括教師相關、健康相關及服務業。 |
guardian | STRING | 學生的監管人，包括mother、father及other。 |
traveltime | DOUBLE | 從家到學校需要的時間，單位為分鐘。 |
studytime | DOUBLE | 每周的學習時間，單位為小時。 |
failures | DOUBLE | 掛科次數。 |
schoolsup | STRING | 是否有額外的學習輔助，取值為yes或no。 |
fumsup | STRING | 是否有家教，取值為yes或no。 |
paid | STRING | 是否有相關考試學科的輔助，取值為yes或no。 |
activities | STRING | 是否有課外興趣班，取值為yes或no。 |
higher | STRING | 是否有向上求學意願，取值為yes或no。 |
internet | STRING | 家裡是否連網，取值為yes或no。 |
famrel | DOUBLE | 家庭關係，從1～5表示關係從差到好。 |
freetime | DOUBLE | 課餘時間量，從1～5表示課餘時間依次增多。 |
goout | DOUBLE | 與朋友出去玩的頻率，從1～5表示從少到多。 |
dalc | DOUBLE | 日飲酒量，從1～5表示從少到多。 |
walc | DOUBLE | 周飲酒量，從1～5表示從少到多。 |
health | DOUBLE | 健康情況，從1～5表示狀態從差到好。 |
absences | DOUBLE | 出勤量，取值範圍0次~93次。 |
g3 | STRING | 期末成績，使用20分製表示。 |
工作流程資料的樣本如下。
預測學生考試成績
進入Designer頁面。
登入PAI控制台。
在左側導覽列單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應的工作空間。
在工作空間頁面的左側導覽列選擇，進入Designer頁面。
構建工作流程。
在Designer頁面，單擊預置模板頁簽。
在模板列表的線上預測-中學產生績預測地區，單擊建立。
在建立工作流程對話方塊，配置參數（可以全部使用預設參數）。
其中：工作流程資料存放區配置為OSS Bucket路徑，用於儲存工作流程運行中產出的臨時資料和模型。
單擊確定。
您需要等待大約十秒鐘，工作流程可以建立成功。
在工作流程列表，雙擊線上預測-中學產生績預測工作流程，進入工作流程。
系統根據預置的模板，自動構建工作流程，如下圖所示。
地區
描述
①
資料預先處理。使用SQL指令碼組件將文本資料結構化：
將來源資料中的yes和no分別轉換為0和1。
對於多種類的文本型欄位，結合業務情境將資料抽象化。例如Mjob欄位，將teacher表示為1，其他值表示為0，即抽象後該特徵表示工作是否與教育相關。
對於目標列，將取值大於18的表示為1，反之表示為0。
②
使用歸一化組件將所有欄位轉換為0～1之間，從而消除欄位大小不均衡造成的影響。
③
將輸入資料集按照8:2的比例拆分為訓練資料集和預測資料集。
④
通過羅吉斯迴歸演算法，產生離線模型。
⑤
通過混淆矩陣組件評估模型準確率。
運行工作流程並查看輸出結果。
單擊畫布上方的運行按鈕
，運行工作流程。工作流程運行結束後，按右鍵畫布中的混淆矩陣，在捷徑功能表，單擊可視化分析。
在混淆矩陣對話方塊，單擊統計資訊頁簽，即可查看模型預測準確率為80%以上。
相關文檔
關於演算法組件更詳細的內容介紹，請參見：