imbalanced-learn（通常简称为 imblearn）是一个专门用于处理类别不平衡数据的 Python 库。它与 Scikit-learn 兼容，提供了多种方法来解决分类任务中类别样本数量差异过大的问题。 为什么需要 imbalanced-lear…
什么是大数据杀熟？ 大数据杀熟（Big Data Price Discrimination）是指企业利用用户的历史行为数据、消费习惯、设备信息、地理位置等个人隐私数据，通过算法分析对不同用户实施差异化定价的行为。其核心在于利用数…
RiskLoc简介 RiskLoc 是一种通过 量化多维风险权重 和 动态概率融合 实现故障根因定位的方法，其核心思想是将系统异常视为多个潜在因素（如硬件、软件、网络等）的加权风险组合，通过概率模型计算各因素成为根因的…
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…
