开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何使用XGBoost模型在Google AI Platform Unified上进行批量预测？

在Google AI Platform Unified上使用XGBoost模型进行批量预测的步骤如下：

准备数据：将待预测的数据准备成符合XGBoost模型输入要求的格式，通常是一个特征矩阵。
创建XGBoost模型：使用Python或其他支持XGBoost的编程语言，根据业务需求创建并训练一个XGBoost模型。XGBoost是一种梯度提升树模型，适用于回归和分类问题。
保存模型：将训练好的XGBoost模型保存为二进制文件，以便后续在Google AI Platform Unified上进行批量预测。
部署模型：将保存的XGBoost模型上传到Google AI Platform Unified上进行部署。在部署过程中，需要指定模型的名称、版本号以及模型的入口函数。
创建批量预测任务：在Google AI Platform Unified上创建一个批量预测任务。在任务中，需要指定要使用的模型、输入数据的位置、输出结果的保存位置等信息。
启动批量预测任务：启动创建好的批量预测任务，Google AI Platform Unified会自动将输入数据分批发送给部署的XGBoost模型进行预测，并将预测结果保存到指定的输出位置。
获取预测结果：等待批量预测任务完成后，可以从指定的输出位置获取预测结果。预测结果通常是一个包含预测值的文件，可以根据需要进行后续处理或分析。

需要注意的是，Google AI Platform Unified提供了一系列用于机器学习和深度学习的服务和工具，包括模型训练、模型部署、批量预测等功能。在使用过程中，可以根据具体需求选择适合的产品和服务。

相关链接：

相关搜索:TensorFlow -如何在不同的测试数据集上使用经过训练的模型进行预测？如何使用Tensorflow在单个GPU上训练批量相对较大的大模型？如何使用批量训练模型，对单输入进行预测？如何在gcloud ai-platform中为批量预测向keras模型输入添加'instance key‘？如何在第三方BigQuery中进行请求，并定期在谷歌API上加载结果？我应该使用哪些google服务？如何在顶点AI中利用XGBoost模型的批量预测保留实体标识符如何访问google ai platform (统一)上的模型工件？我如何在云机器学习引擎上使用javascript对我的模型进行在线预测？java加号的用法 java spin

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

在第 3 章中，我们将介绍 XGBoost（一种功能强大的算法），以及如何利用它在 Google Cloud Platform（GCP）上构建机器学习应用。...训练和存储 XGBoost 机器学习模型在本节中，我们将研究如何使用 Google AI Hub 训练和存储机器学习模型。 AI Hub 是一站式存储，用于检测，共享和部署机器学习模型。.../img/824f979e-da71-4e28-803c-461931247dc4.png)] 在本部分中，我们了解了如何使用 Google Cloud AI 平台进行 XGBoost 模型训练。...在本章中，我们介绍了不同的代码示例，到目前为止，您知道如何使用 Google Cloud AI Platform 提交模型并将这些模型用于预测。...使用 Google AI 平台训练模型在上一节中，您学习了如何使用 Keras 框架训练模型。在本节中，我们将在 Google Cloud AI Platform 上训练相同的模型。

16.9K1 0

GCP 上的人工智能实用指南：第三、四部分

平台可以缓存模型版本，该模型版本更常用于快速响应时间。批量预测：批量预测是一个异步服务调用，当用例需求是这样的需求：需要大量进行预测时，可以使用该异步服务，并且可以在服务提供预测时独立进行处理。...当请求批量预测时，预测服务会在 AI 平台上分配资源以运行作业。这可能涉及一个或多个预测节点。在每个分配的节点上还原模型图。一旦分配了节点，输入数据就由主服务器分发以进行分布式预测。...您需要将合格的机器学习模型导出为一个或多个工件，以实现来自 Google Cloud AI 平台的预测。本章将说明如何在 GCP 上导出合格的 AI 系统预测模型。...在本节中，我们将研究如何使用 Google Cloud 平台训练模型以进行预测。...借助命令行和 Google Cloud 控制台上的用户界面工具，可以简化 GCP 上的模型构建（训练，评估）和部署过程。我们还研究了如何对模型进行版本控制以及如何使用适当的模型进行预测。

6.6K1 0

原创 | 一文读懂模型的可解释性（附代码&链接）

2.2.2 实例和上述一样，仍然选择预测每个人的年收入是否会超过50k这个数据集，使用XGBoost模型。 1....2.4.4 实例和上述一样，仍然选择预测每个人的年收入是否会超过50k这个数据集，使用XGBoost模型。...同时线性模型无法学习到交叉特征，在GAM的基础上添加了交叉项：实际使用了下，微软把没弄好的东西丢了出来，训练时间非常长，在小数据集上效果尚可，不排除是随机数的影响，而且XGBoost是默认参数。...如何对这些特征做出最小的改变，使得模型的预测从拒绝变成接受呢？通过构建违反常规的样本，来改变模型的预测，从而达到对模型进行可解释的目的。类似在风控任务中，为什么这个人违约率高？...Explanations for AI Platform: https://cloud.google.com/ml-engine/docs/ai-explanations/overview [14]

8K3 1

几行代码搞定ML模型，低代码机器学习Python库正式开源

使用命令行界面或 notebook 环境，运行下面的代码进行安装： pip install pycaret Azure notebook 和 Google Colab 用户，可以运行下列代码进行安装：...所以为了得到模型在测试或者 hold-out 数据集上的预测结果和性能，用户可以使用 predict_model 函数。...不仅如此，借助于 deploy_model 函数，predict_model 函数还可以直接基于托管在 AWS S3 上的模型进行预测。...模型部署我们可以使用以下方法让训练好的模型在未见过的数据集上生成预测：在训练模型的同一个 notebook 或 IDE 中使用 predict_model 函数。...但是，在未见过的数据集上执行预测是一个迭代的过程。其中，基于用例的不同，预测可以分为实时预测和批量预测。

8494 0

机器学习能诊断病情，还能预测患者出院后的情况？

计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域基本上已经被机器学习算法垄断，正逐步向教育、银行、医疗等传统行业扩张。医疗行业应用AI也比较火热，比如利用AI检测癌症、驱动新药发现引擎、基因检测等。...该模型可以指导医疗团队为那些预测为高概率死亡的患者进行仔细监测，并采取有效预防措施。...使用训练集训练模型，将训练好的模型参数应用于测试集上，模型性能如图2所示： ?...对于另外的一个评价指标准确度（Accuracy），使用bootstrap对训练和测试数据生成1000个变体，然后在这些数据上运行XGBoost模型，并获得每次运行的模型准确率，1000次运行结果的准确度分布为...如图4所示，29.5%的患者都使用“入院年龄”特征来预测死亡。 ? 图4 模型最重要的20个特征对特征进一步的探索分析，以测试特征如何与死亡结果相对应。

6672 0

提升效率，几行代码轻松搞定模型

本文对PyCaret低代码库进行了简单介绍，并对其操作方法进行了详细的解读。现在，让我们一起来领略下：如何用仅仅几行代码搞定一个机器学习模型吧。 ?...9.预测模型到目前为止，我们看到的结果仅基于训练数据集的k倍交叉验证（默认为70％）。为了查看模型在test / hold-out上的预测和性能，使用了predict_model函数。...predict_model函数还可以使用deploy_model函数直接从AWS S3上托管的模型进行预测。...10.部署模型利用训练后的模型在未知数据集上生成预测的一种方法是：在训练过模型的同一notebooks / IDE中使用predict_model函数。但是，对未知数据集进行预测是一个迭代过程。...根据用例，进行预测的频率可以是从实时预测到批量预测。PyCaret的deploy_model函数允许notebook环境在云端部署整个管道，包括经过训练的模型。

2.3K3 0

风控ML | 机器学习模型如何做业务解释？

01 机器学习模型不可解释的原因前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是如何解释机器学习模型，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见...但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不是很浪费？而且有些算法还十分好用的，至少在效果上，如XGBoost、GBDT、Adaboost。那么，有同学就会问了，为什么这些算法会没有解释性呢？...而对于一致性情况，我们有一个例子来证明：有2个模型，Model A 和 Model B，其中A和B完全一致，但是我们在计算预测值的时候，强行给 Model B 的特征 Cough 加上 10分。...但是为了理解单个特性如何影响模型的输出，我们可以将该特性的SHAP值与数据集中所有示例的特性值进行比较。...比如使用RAD着色，突显了RM（每户平均房数）对RAD的值较高地区的房价影响较小。

7811 0

MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题

，那就是如何解释机器学习模型，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见，所以大多数同行都是会用 LR 来建模。...但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不是很浪费？而且有些算法还十分好用的，至少在效果上，如XGBoost、GBDT、Adaboost。 ?...而对于一致性情况，我们有一个例子来证明：有2个模型，Model A 和 Model B，其中A和B完全一致，但是我们在计算预测值的时候，强行给 Model B 的特征 Cough 加上 10分。...但是为了理解单个特性如何影响模型的输出，我们可以将该特性的SHAP值与数据集中所有示例的特性值进行比较。...比如使用RAD着色，突显了RM（每户平均房数）对RAD的值较高地区的房价影响较小。

1.7K2 0

中国学者顶级期刊发文：AI精准预测肾病预后

近日，中国学者在肾脏病顶级期刊《美国肾脏病杂志》(AJKD) 上发表论文，介绍了如何利用AI技术，改善对IgA肾病的长期预后风险预测。这是全球第一篇发表在肾脏病顶级期刊上的AI疾病预测论文。...研究人员将 AI 算法与统计分析方法相结合，建立了一套精准、可解释、临床实用的 IgA 肾病患者预后风险预测系统。据悉，这是全球第一篇发表在肾脏病顶级期刊上的 AI 疾病预测论文。...AI融合统计模型，兼顾模型精准度和实用性 XGBoost精准预测：本文首先使用XGBoost方法进行了建模。目前为止，XGBoost 方法在中小型结构 / 表格数据上已取得了无数卓越的成绩。...模型评价结果 XGBoost 模型在训练集及验证集上的 C‑statistics 分别为 0.89、0.84。本文对比了 XGBoost 以及其他机器学习、统计方法的区分度性能，如下表。...与现有的 ARR 模型相比取得了更加精准的预测性能。该项研究推动了 AI 算法在疾病预测方面的应用。

1.3K3 0

炼丹知识点：模型训练里的Tricks

作者：Connolly@zhihu.com 大规模模型训练其实就是在和计算、存储和通信玩的过程，所以我列一下跟这些相关的文章。 1....在执行的逻辑上是数据并行，但是同时可以达到模型并行的显存优化效果。...分布式框架论文（字母序） Colossal-AI，最新的一批框架，主打多维模型并行：Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale...) 6.2 Google 6.2.1 GSPMD 谷歌提出的GSPMD，现在被多个框架包括Tensorflow，MindSpore，OneFlow，PaddlePaddle借鉴和修改后使用。...提出的，利用蒙特卡洛树和交互网络进行策略的预测，生成策略的效果可逼近Megatron-LM：Automap: Towards Ergonomic Automated Parallelism for ML

1.3K3 0

零基础ML建模，自动机器学习平台R2 Learn开放免费试用

在这篇文章中，我们将介绍如何使用 R2 Learn 快速构建机器学习模型，比较它与 XGBoost 建模的优劣。...在我们使用 XGBoost 手动建模和 R2 Learn 平台建模后发现，R2 Learn 的模型结果更加优异。...我们可以连接 R2 Learn 与已有的数据库，或通过上传 CSV 文件用模型对要预测的数据进行批量预测，用户也可以选择使用 R2 Learn 模型运营 API 进行实时预测。...案例分析及使用体验为了实际感受 R2 Learn 的效果，并了解它到底和主流机器学习库相比有什么优势，我们使用 R2.ai 关于类型二糖尿病预测案例，分别进行 R2 Learn 自动化建模和 XGBoost...R2 Learn 端到端的全流程自动建模方式，使整个流程变得非常简单、便捷、高效，没看说明书的情况下，用户即可在几分钟以内建立并部署模型，无论你是否拥有 AI 专业知识；而使用 XGBoost 建模则需要从头写或修改开源代码

9922 0

AutoML：机器学习的下一波浪潮

更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） Mercari 是一款在日本很受欢迎的购物应用程序，它一直使用 AutoML Vision（谷歌的 AutoML 解决方案）对图像进行分类...AutoML 通过使不同背景的人能够演进机器学习模型来解决复杂的场景，正在从根本上改变基于 ML 的解决方案给人们的印象，以上仅是说明它如何改变的其中一例。 ...典型的机器学习模型包括以下四个过程：如何自动化机器学习管道：Axel de Romblay 从摄取数据到预处理、优化，然后预测结果，每个步骤都由人来控制和执行。...AutoML 主要关注两个主要方面：数据采集 / 收集和预测。中间发生的所有其他步骤都可以轻松实现自动化，同时提供经过优化并准备好进行预测的模型。 ...具有模型解释的预测已经在 Kaggle 上进行了测试并且表现良好。

1.1K0 0

Google Earth Engine（GEE）——TensorFlow支持深度学习等高级机器学习方法（非免费项目）

这是一个ee.Model将 Earth Engine 数据打包成张量的对象，将它们作为预测请求转发到 Google AI Platform，然后自动将响应重新组合为 Earth Engine 数据类型。...请注意，根据模型及其输入的大小和复杂性，您可能希望调整AI Platform 模型的最小节点大小以适应大量预测。...Earth Engine 要求 AI Platform 模型使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式。...Returns: Image 用于model.predictImage()对ee.Image 使用托管模型进行预测。...在可视化预测时，在缩小具有固定输入投影的模型时要小心。这与此处描述的原因相同。具体而言，缩放到较大的空间范围可能会导致请求过多数据，并可能表现为 AI Platform 速度减慢或拒绝。

2181 0

10个解释AI决策的Python库

在实践中，XAI 可以通过多种方法实现，例如使用特征重要性度量、可视化技术，或者通过构建本质上可解释的模型，例如决策树或线性回归模型。方法的选择取决于所解决问题的类型和所需的可解释性水平。...拥有平衡的、有代表性的、干净的数据可以减少未来为保持 AI 的可解释性而付出的努力。模型训练：模型在准备好的数据上进行训练，传统的机器学习模型或深度学习神经网络都可以。...在真实环境中进行监控，定期评估系统的性能和可解释性非常重要。 1、SHAP (SHapley Additive exPlanations) SHAP是一种博弈论方法，可用于解释任何机器学习模型的输出。...XGBoost -显示特征的重要性，解释XGBClassifier, XGBRegressor和XGBoost . booster的预测。...可以在多个最先进的解释器上运行实验，并对它们进行比较分析。这个工具包可以在每个标签上全局或在每个文档本地解释机器学习模型。

2091 0

AutoML – 用于构建机器学习模型的无代码解决方案

AutoML 是 Google Cloud Platform 上 Vertex AI 的一部分。Vertex AI 是用于在云上构建和创建机器学习管道的端到端解决方案。...在本文中，我们将讨论在 Google Cloud Platform 上使用 Python 代码进行 AutoML 的好处、用法和实际实施。...Endpoint 是 Vertex AI 的组件之一，你可以在其中部署模式并进行在线预测。...本文的主要要点是：如何借助 AutoML 客户端库以编程方式利用 AutoML 服务你可以在 AutoML 中构建不同类型的模型，例如图像分类、文本实体提取、时间序列预测、对象检测等你不需要太多的...答：Vertex AI 是 Google Cloud 的 ML 套件，为在云上构建、部署和创建机器学习和人工智能管道提供端到端解决方案。AutoML 是 Vertex AI 的组件之一。

3842 0

GPU加速数据分析和机器学习

本文中使用的所有代码都可以在GitHub和Google Colaboratory上找到。...将使用的所有代码都可以在Google Colaboratory上找到。...在这种情况下，决定使用Pandas预处理RAPIDS和Sklearn分析。在Google Colaboratory笔记本上也有另一个例子，使用cuDF进行预处理。...使用RAPIDS提供的XGBoost库只需不到两分钟的时间来训练模型。...这意味着使用RAPIDS可以在不影响所有模型精度的情况下实现更快的结果。

1.3K3 0

数据分析利器：XGBoost算法最佳解析

在LR模型中，首先，对于回归问题构造平方项损失，对于分类问题构造最大似然损失作为目标函数，然后基于构造好的目标函数，才会考虑采用梯度下降算法进行优化求解，比如随机梯度下降、Mini-Batch批量梯度下降...第四个阶段，如何确定树的形状，要不要使用贪心算法？如何在模型空间里面寻找最优的决策树形状，这是一个NP-Hard问题，我们很难对可能存在的树结构全部罗列出来，尤其在特征个数很多情况下。...正则项：XGBoost在代价函数里加入正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的预测值的模的平方和。...另外，XGBoost还做了其它工程优化，包括特征值Block化、并行化计算特征增益、近似直方图算法、特征采样技术等（6）如何使用XGBoost进行模型训练？...在进行模型训练前，本文已经完成数据清洗、特征工程、模型参数调优过程，并得到最终用于模型训练的样本集和最优模型参数。如下代码，是使用XGBoost进行模型训练过程。

1.8K2 0

7 Papers | 2019安卓手机AI性能评测；谷歌T5预训练模型刷榜GLUE；自动驾驶论文综述

此外，他们还探讨了安卓 ML pipeline 近来的变化，概述了深度学习模型在移动端设备上的部署情况。 ? 图 1：移动端 AI 加速器的性能演变。 ? 移动设备 AI 性能排行榜。...推荐：瑞士苏黎世联邦理工学院去年开发了一款名为「AI Benchmark」的应用，对多款搭载深度学习加速芯片的移动设备进行基准测试。...运行速度较当前视频模型快了几百倍，并且参数更少。这些模型既可以用于实时机器人应用中，也可以在移动端设备上运行。...图 1：左：决策树；中：决策树等效网络；右：Hammock 模型。 ? 表 1：Hammock 模型与其他方法（如 XGBoost 等）在不同数据集上表现出的准确率对比。...推荐：本文的亮点在于训练图神经网络来预测分子结构与气味之间的关系，并在领域认可的基准上针对 QSOR 任务取得了当前的 SOTA 结果。

5952 0

《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章规模化训练和部署TensorFlow模型

在GCP AI上创建预测服务在部署模型之前，有一些设置要做：登录Google账户，到Google Cloud Platform (GCP) 控制台（见图19-3）。...图19-6 在Google Cloud AI Platform上创建一个新模型版本恭喜，这样就将第一个模型部署在云上了。...笔记：AI Platform还可以用于在大量数据上执行模型：每个worker从GCS读取部分数据，做预测，并保存在GCS上。...什么是模型并行和数据并行？为什么推荐后者？在多台服务器上训练模型时，可以使用什么分布策略？如何进行选择？...在Google Cloud AI Platform训练一个小模型，使用黑盒超参数调节。参考答案见附录A。

6.6K2 0

Google的AI平台笔记本开始支援R语言

Google在今年Next大会中发布了一系列支援机器学习生命周期各阶段的工具，其中包括了AI平台笔记本，这是一个代管服务，供使用者以最新的资料科学与机器学习开发框架，创建JupyterLab执行个体服务...，现在Google宣布在AI平台笔记本支援R语言。...而Google在其AI平台笔记本支援R语言，用户可以启动网页开发环境，并预安装JupyterLab、IRkernel、xgboost、ggplot2、caret、rpy2以及其他热门的R函式库，而且AI...平台笔记本也与Google的其他服务包括BigQuery、Cloud Dataproc以及Cloud Dataflow整合，让用户可以直接操作资料，进行撷取、预处理、探索以及模型训练与部署等各种工作。...用户可以在Google的AI平台点选笔记本选项，并且在创建新的执行个体时选择R 3.5.3，就能在AI平台笔记本中使用R语言，用户还可以使用CRAN套件托管服务在R控制台中，安装各种R函式库。

6594 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭