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人工智能平台 PAI:经验概率密度图

更新时间:May 17, 2024

本文为您介绍Designer提供的经验概率密度图。

算法中采用内核分布估计样本数据的概率密度,和直方图类似都是产生函数描述样本数据的分布,区别是内核分布叠加各部分的贡献而产生连续平滑的分布曲线,而直方图是离散地描述。采用内核分布时,非样本的数据点概率密度并非0,而是各样本抽样点在某种内核分布下的概率密度加权叠加,在这版实现中,内核分布固定采用高斯分布。

配置组件

您可以使用以下任意一种方式,配置经验概率密度图组件参数。

方式一:可视化方式

Designer工作流页面配置组件参数。

页签

参数

描述

字段设置

输入列

选择输入列,只支持bigint与double类型。

标签列

标签字段。

如果选择了该字段,会把输入列按照标签列所有的值进行分组计算。例如:标签列有0和1两个值,最终会输出两个结果,0出一个结果,1出一个结果。

参数设置

计算频次区间数

值越大精度越高,会根据各列数据的取值范围进行区间划分计算区间数。

执行调优

核数目

计算的核心数,取值范围为正整数。

内存数

每个核心的内存,取值范围为1 MB~65536 MB。

方式二:PAI命令方式

使用PAI命令方式,配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用,详情请参见SQL脚本

PAI -name empirical_pdf
-project algo_public
-DinputTableName="test_data"
-DoutputTableName="test_epdf_out"
-DfeatureColNames="col0,col1,col2"
-DinputTablePartitions="ds='20160101'"
-Dlifecycle=1
-DintervalNum=100

参数名称

是否必选

描述

默认值

inputTableName

输入表的名称。

outputTableName

输出表名。

featureColNames

输入表中,用于训练的特征列名。

labelColName

输入表中,标签列的名称。

inputTablePartitions

输入表中,参与训练的分区。系统支持以下格式:

  • Partition_name=value

  • name1=value1/name2=value2:多级分区

说明

指定多个分区时,分区之间使用英文逗号(,)分隔。

intervalNum

计算频次区间数,越大精度越高。取值范围[1,1E14)。

lifecycle

表的生命周期。

coreNum

计算的核心数,取值范围为正整数。

系统自动分配

memSizePerCore

每个核心的内存,取值范围为1 MB~65536 MB。

系统自动分配

示例

使用如下SQL语句,生成输入数据。

    drop table if exists epdf_test;
    create table epdf_test as
    select
      *
    from
    (
      select 1.0 as col1
        union all
      select 2.0 as col1
        union all
      select 3.0 as col1
        union all
      select 4.0 as col1
        union all
      select 5.0 as col1
    ) tmp;

执行如下PAI命令。

PAI -name empirical_pdf
-project algo_public
-DinputTableName=epdf_test
-DoutputTableName=epdf_test_out
-DfeatureColNames=col1;
  • 输入说明

    选择需要计算的列,可选择多列。同时可选择label列,按照每个label值把这些列切分成多组。例如label列中包含的值为0和1,需要计算的列会被分成label=0和label=1两组,分别画出概率密度。

    说明

    选择的label列不能超过100个。

  • 输出说明

    图和结果表,结果表的字段如下。不设置label列时,label字段输出NULL。

    列名

    数据类型

    描述

    colName

    string

    表示输入列。

    label

    string

    表示标签列。

    x

    double

    表示图像里x轴的值,是使用插值算法插入的值,而非实际值。

    pdf

    double

    表示概率密度。

    输出表

        +------------+------------+------------+------------+
        | colname    | label      | x          | pdf        |
        +------------+------------+------------+------------+
        | col1       | NULL       | 1.0        | 0.12775155176809325 |
        | col1       | NULL       | 1.0404050505050506 | 0.1304256933829622 |
        | col1       | NULL       | 1.0808101010101012 | 0.13306325897429525 |
        | col1       | NULL       | 1.1212151515151518 | 0.1356613897616418 |
        | col1       | NULL       | 1.1616202020202024 | 0.1382173796574596 |
        | col1       | NULL       | 1.202025252525253 | 0.1407286844875733 |
        | col1       | NULL       | 1.2424303030303037 | 0.14319293014274642 |
        | col1       | NULL       | 1.2828353535353543 | 0.14560791960033242 |
        | col1       | NULL       | 1.3232404040404049 | 0.14797163876379316 |
        | col1       | NULL       | 1.3636454545454555 | 0.1502822610772349 |
        | col1       | NULL       | 1.404050505050506 | 0.1525381508819247 |
        | col1       | NULL       | 1.4444555555555567 | 0.1547378654919243 |
        | col1       | NULL       | 1.4848606060606073 | 0.1568801559764068 |
        | col1       | NULL       | 1.525265656565658 | 0.15896396664681753 |
        | col1       | NULL       | 1.5656707070707085 | 0.16098843325768245 |
        | col1       | NULL       | 1.6060757575757592 | 0.1629528799404685 |
        | col1       | NULL       | 1.6464808080808098 | 0.16485681490034038 |
        | col1       | NULL       | 1.6868858585858604 | 0.16669992491584543 |
        | col1       | NULL       | 1.727290909090911 | 0.16848206869138338 |
        | col1       | NULL       | 1.7676959595959616 | 0.17020326912168932 |
        | col1       | NULL       | 1.8081010101010122 | 0.17186370453638117 |
        | col1       | NULL       | 1.8485060606060628 | 0.17346369900080946 |
        | col1       | NULL       | 1.8889111111111134 | 0.17500371175692428 |
        | col1       | NULL       | 1.929316161616164 | 0.17648432589456017 |
        | col1       | NULL       | 1.9697212121212146 | 0.17790623634938396 |
        | col1       | NULL       | 2.0101262626262653 | 0.1792702373286898 |
        | col1       | NULL       | 2.050531313131316 | 0.18057720927022053 |
        | col1       | NULL       | 2.0909363636363665 | 0.18182810544221673 |
        | col1       | NULL       | 2.131341414141417 | 0.18302393829491406 |
        | col1       | NULL       | 2.1717464646464677 | 0.18416576567472337 |
        | col1       | NULL       | 2.2121515151515183 | 0.1852546770123305 |
        | col1       | NULL       | 2.252556565656569 | 0.18629177959496213 |
        | col1       | NULL       | 2.2929616161616195 | 0.18727818503109434 |
        | col1       | NULL       | 2.33336666666667 | 0.18821499601297229 |
        | col1       | NULL       | 2.3737717171717208 | 0.18910329347850022 |
        | col1       | NULL       | 2.4141767676767714 | 0.18994412426940221 |
        | col1       | NULL       | 2.454581818181822 | 0.19073848937711185 |
        | col1       | NULL       | 2.4949868686868726 | 0.19148733286168018 |
        | col1       | NULL       | 2.535391919191923 | 0.1921915315221827 |
        | col1       | NULL       | 2.575796969696974 | 0.19285188538972659 |
        | col1       | NULL       | 2.6162020202020244 | 0.19346910910630113 |
        | col1       | NULL       | 2.656607070707075 | 0.19404382424446043 |
        | col1       | NULL       | 2.6970121212121256 | 0.1945765526142701 |
        | col1       | NULL       | 2.7374171717171762 | 0.19506771059517916 |
        | col1       | NULL       | 2.777822222222227 | 0.19551760452158667 |
        | col1       | NULL       | 2.8182272727272775 | 0.19592642714194602 |
        | col1       | NULL       | 2.858632323232328 | 0.1962942551623821 |
        | col1       | NULL       | 2.8990373737373787 | 0.1966210478770638 |
        | col1       | NULL       | 2.9394424242424293 | 0.1969066468790639 |
        | col1       | NULL       | 2.97984747474748 | 0.19715077683721793 |
        | col1       | NULL       | 3.0202525252525305 | 0.19735304731663747 |
        | col1       | NULL       | 3.060657575757581 | 0.19751295561309964 |
        | col1       | NULL       | 3.1010626262626317 | 0.19762989056457925 |
        | col1       | NULL       | 3.1414676767676823 | 0.19770313729675995 |
        | col1       | NULL       | 3.181872727272733 | 0.19773188285349683 |
        | col1       | NULL       | 3.2222777777777836 | 0.19771522265793107 |
        | col1       | NULL       | 3.262682828282834 | 0.19765216774530828 |
        | col1       | NULL       | 3.303087878787885 | 0.19754165270453194 |
        | col1       | NULL       | 3.3434929292929354 | 0.19738254426210697 |
        | col1       | NULL       | 3.383897979797986 | 0.19717365043938664 |
        | col1       | NULL       | 3.4243030303030366 | 0.19691373021193162 |
        | col1       | NULL       | 3.4647080808080872 | 0.1966015035982942 |
        | col1       | NULL       | 3.505113131313138 | 0.19623566210464843 |
        | col1       | NULL       | 3.5455181818181885 | 0.19581487945135703 |
        | col1       | NULL       | 3.585923232323239 | 0.19533782250778076 |
        | col1       | NULL       | 3.6263282828282897 | 0.1948031623623475 |
        | col1       | NULL       | 3.6667333333333403 | 0.1942095854560816 |
        | col1       | NULL       | 3.707138383838391 | 0.19355580470939734 |
        | col1       | NULL       | 3.7475434343434415 | 0.19284057057394655 |
        | col1       | NULL       | 3.787948484848492 | 0.19206268194364004 |
        | col1       | NULL       | 3.8283535353535427 | 0.19122099686158253 |
        | col1       | NULL       | 3.8687585858585933 | 0.19031444296253852 |
        | col1       | NULL       | 3.909163636363644 | 0.1893420275936375 |
        | col1       | NULL       | 3.9495686868686946 | 0.18830284755928747 |
        | col1       | NULL       | 3.989973737373745 | 0.1871960984396676 |
        | col1       | NULL       | 4.030378787878796 | 0.18602108343567092 |
        | col1       | NULL       | 4.070783838383846 | 0.18477722169674377 |
        | col1       | NULL       | 4.111188888888897 | 0.1834640560916829 |
        | col1       | NULL       | 4.151593939393948 | 0.1820812603860928 |
        | col1       | NULL       | 4.191998989898998 | 0.18062864579383914 |
        | col1       | NULL       | 4.232404040404049 | 0.179106166873458 |
        | col1       | NULL       | 4.272809090909099 | 0.17751392674406796 |
        | col1       | NULL       | 4.31321414141415 | 0.17585218159888508 |
        | col1       | NULL       | 4.353619191919201 | 0.17412134449794325 |
        | col1       | NULL       | 4.394024242424251 | 0.1723219884250765 |
        | col1       | NULL       | 4.434429292929302 | 0.17045484859762067 |
        | col1       | NULL       | 4.4748343434343525 | 0.16852082402064342 |
        | col1       | NULL       | 4.515239393939403 | 0.1665209782808102 |
        | col1       | NULL       | 4.555644444444454 | 0.16445653957824907 |
        | col1       | NULL       | 4.596049494949504 | 0.16232889999798905 |
        | col1       | NULL       | 4.636454545454555 | 0.16013961402571825 |
        | col1       | NULL       | 4.6768595959596055 | 0.1578903963157465 |
        | col1       | NULL       | 4.717264646464656 | 0.15558311872216193 |
        | col1       | NULL       | 4.757669696969707 | 0.1532198066072439 |
        | col1       | NULL       | 4.798074747474757 | 0.1508026344442397 |
        | col1       | NULL       | 4.838479797979808 | 0.14833392073462115 |
        | col1       | NULL       | 4.878884848484859 | 0.14581612226291346 |
        | col1       | NULL       | 4.919289898989909 | 0.1432518277151203 |
        | col1       | NULL       | 4.95969494949496 | 0.1406437506896507 |
        | col1       | NULL       | 5.00010000000001 | 0.13799472213247665 |
        +------------+------------+------------+------------+