svymean不考虑重编码变量

要保证不能一直只取到TP或者AP的query,所以还得从query optimizer处取样)### Reorg算法——KMeans有了以上数据,要按照什么规则去reorg现有的data layout呢,简单来说就是一种非常朴素的数据挖掘算法——**KMean... *NOTE:实验控制的变量如下- 窄表(50列) & 宽表(500列)- Read Only Workload & Hybrid Workload- 控制projectivity分为别1%、10%、50%- 控制selectivity分别为20%、40%、60%、80%、100%- **对于FSM...

重要性。该指标描述每个特征对模型的影响程度,特征对应的值越大则影响越强。默认展示前 20 个特征。 使用场景:表格分类、表格回归。 Target含义:回归目标,即待预测的参数。 使用场景:表格回归。 MAE含义:Mean Ab... 由于 MSE 与目标变量的量纲不一致,为了保证量纲一致性,我们需要对 MSE 进行开方 。RMSE 对离群值比 MAE 更敏感,因此如果担心大的误差,那么 RMSE 可能是一个更有用的评估指标。 使用场景:表格回归。 RMSLE含义:均...

#在forward中使用声明的Layer变量进行前向计算。子类组网方式也可以实现sublayer的复用,针对相同的layer可以在构造函数中一次性定义,在forward中多次调用。 def __init__(self, sparse_feature_number, sparse... avg_cost = paddle.mean(cost)```#### 超参配置PaddleRec中模型超参的配置均体现在config.yaml文件中hyper_parameters模块,本示例超参配置如下所示,其中参数解释如下:- class:优化器类型;- learning_r...

1. 乘法公式 1.1 简介Log Mean Divisia Index,对数平均迪氏指数法。LMDI可以计算 乘法公式 中,每个因子对整体变动的贡献度:即将变动分解到因子 。 1.2 计算方法 1.2.1 加法分解(1)思路(2)公式 1.2.2 乘法分解(1)思... 在模型和与不在模型当中的预测结果反映了该变量的贡献程度(影响程度)。Shapley sampling values:主要解决了上面方法计算复杂度的问题: 通过采样的方式来近似上面的公式,即不需要遍历所有的 S。 通过将某个特征维度...