AutoRoot 简介 AutoRoot 是一种基于 自动化机器学习（AutoML） 和 因果推理 的多维故障根因定位方案，旨在通过智能化分析高维监控数据（如指标、日志、链路追踪等），快速、精准地识别复杂系统中的故障根源。其核…
Scikit-Learn 提供了多种特征选择方法，主要分为以下几类，结合具体场景和算法特性进行选择： 过滤法 (Filter Methods) 基于统计指标评估特征重要性，独立于模型。 方差阈值 (Variance Threshold) 方差阈值…
JSON在开发场景的应用 JSON（JavaScript Object Notation）在开发中因其轻量级、易读、灵活的特性，已成为处理结构化或半结构化数据的首选格式。 前后端数据交互 场景：客户端（Web/App）与服务器之间的…
Squeeze简介 Squeeze是一种面向多维监控数据的通用根因定位算法，旨在从海量维度组合中快速、鲁棒地识别导致KPI（关键性能指标）异常的根本原因。其核心思想是通过分析多维指标的异常分布差异，逐步缩小可能触发异…
Hotspot是一款来自百度的多维异常定位方法，以下内容是根据其发布的论文梳理得出，仅供参考。 问题背景与挑战 目标：在具有多维属性（如“数据中心、服务类型、客户端OS”）的加法型KPI（如请求量、错误数）中，快…
sklearn.datasets 是 scikit-learn 中用于加载和生成数据集的工具模块，内置了多种经典数据集和灵活的数据生成方法，适合快速实验和算法验证。 内置数据集类型 模块中的数据集分为三类，通过不同函数加载： …
scikit-learn 的核心 API 设计以一致性和模块化为核心，所有功能模块遵循统一的接口规范，使得数据预处理、模型训练、评估和部署流程高度标准化。 API 设计原则 一致性接口：所有估计器（模型、预处理工具）均…
Scikit-Learn 的 sklearn.preprocessing 模块提供了一系列数据预处理工具，帮助将原始数据转换为适合机器学习模型的形式。 缺失值处理 在 scikit-learn 中，缺失值处理是数据预处理的关键步骤之一。大多数机器学…
Channel Attribution 简介 Channel Attribution 是一个用于解决市场营销渠道归因问题的 Python 包。它通过数据驱动的方法（如马尔可夫链模型）和启发式模型（如首次点击、末次点击）来量化不同营销渠道对转化的贡献…
BTYD模型简介 BTYD（Buy Till You Die）模型是一类用于预测客户未来购买行为的统计模型，其核心假设是：客户在“活跃”状态下持续购买，直到永久流失（“死亡”）。模型通过历史交易数据，估算客户的购买频率、流失概…
