使用可视化建模

最近更新时间:2021-05-17 11:28:38

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90KingAI人工智能平台通过可视化的拖拽布局,组合各种数据源、预处理、特征工程、算法等模块,为数据科学家打造从数据预处理、模型训练、评估、注册的全流程开发支持。更多详见可视化建模简介

  • 为了方便您更有效的使用KingAI进行可视化建模,本文档将通过一个“某地信用卡客户贷款违约”案例向您演示使用流程。
  • 在使用可视化建模前,请确保您已经完成注册与开通服务
  • 在使用可视化建模前,请确保您已完成算力分配。

操作步骤

可视化建模主体流程如下:

  • 登录KingAI进入控制台首页;
  • KingAi人工智能学习工作室,点击【立即开始】按钮;
  • 创建工作流(数据导入、数据预处理、特征工程、分类模型、模型预测、模型评估、模型选优、模型注册);
  • 运行工作流,得到最优模型及结果,进行模型注册

步骤1: 新建可视化建模工作流

使用KingAI可视化建模,首先需要完成新建可视化建模

  • 点击工作流,然后点击新建工作流
  • 填写相关信息,工作流名需要合法,且不与已存在的工作流重名,选择对应选项,最后点击确认

image.png

步骤2: 工作流中读取数据示例

工作流中多种导入数据方式,此处只展示从工作流自带开源数据集、数据管理、KS3三种,本次演示我们将使用样本数据进行示例。

  • 从左侧算子区展开-数据IO-拖动样本数据到空白处
  • 右键点击样本数据,点编辑,选择某地信用卡借贷数据

步骤3: 数据预处理及特征工程

数据预处理包括对数据进行数据列筛选、分层拆分、分层采样、主成分分析等,详细如下;
1.数据列筛选
1)除id外其他列全选
金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型
2.分层拆分(随机拆分类似)
1)选default.payment.next.month为标签列,拆分比例0.8
金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型
3.分层采样
1)选default.payment.next.month为标签列,采样比例0.7
2)除分层采样外,工作流还支持随机采样等四种采样算子,使用方式类似
金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型
4.主成分分析
1)降维的特征列全选
2)附加的数据列选default.payment.next.month
金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型

步骤4: 模型训练及模型评估

数据预处理及特征工程完成后,即可进行算法训练,训练完成后可对模型进行评估,查看模型指标。

1.模型训练
添加GBDT二分类模型,特征列表除default.payment.next.month外全选,模型标签选择default.payment.next.month。
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2.模型评估
选择分类模型评估算子,即可进行分类模型评估。
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金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型
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步骤5: 模型注册及推理服务发布

模型训练评估完成后,可将意向模型进行注册,注册后模型将自动保存至模型管理中。模型保存后,支持将模型发布为推理服务生成restful接口进行调用。

  1. 模型注册
    拖动模型注册算子到画布中,与模型算法相连,进行模型注册
    金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型

  2. 模型推理服务发布
    在模型管理中,找到刚注册完成的模型,点击推理服务发布,可将模型发布为推理服务,服务发布完成,即可进行调用。
    金山云-文档中心-使用可视化建模构建模型
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