机器学习
节点分类
原 alpha 版本的节点分类功能已被完全移除，并整合至 节点分类流水线 (node classification pipelines) 中。在训练节点分类模型之前，您必须 创建 并配置训练流水线。
训练
训练的部分步骤现在需要在训练流水线的特定配置过程中进行设置。为了生效，这些步骤必须在调用 train 过程之前执行。其余部分已迁移至 流水线训练过程。请参阅下表。
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此参数现在仅在 |
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此参数已被 |
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此参数现在仅在 |
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此参数现在命名为 |
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此参数现在仅在 |
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此参数现在仅在 |
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此参数已被 |
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此参数现在仅在 |
| 1.x | 2.x |
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该过程已不再提供，它曾用于添加逻辑回归模型候选者。现在可以通过调用一次或多次 |
预测 (Predict)
除下表列出的参数外，节点分类预测的 API 与之前相同，但过程名称有所不同。这些过程为 gds.beta.pipeline.nodeClassification.predict.[mutate,stream,write]。
| 1.x | 2.x |
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批处理大小现在由内部自动优化，不再支持用户配置。 |
| 1.x | 2.x |
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链路预测
原 alpha 版本的链路预测功能已被完全移除，并整合至 链路预测流水线 (link prediction pipelines) 中。在训练链路预测模型之前，您必须 创建 并配置训练流水线。
训练 (Train)
训练的部分步骤现在需要在训练流水线的特定配置过程中进行设置。为了生效，这些步骤必须在调用 train 过程之前执行。其余部分已迁移至 流水线训练过程。请参阅下表。
| 1.x | 2.x |
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此参数现在仅在 |
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被 |
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被 |
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这些参数已被移除。请使用 |
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此参数现在仅在 |
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此参数现在仅在 |
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此参数已被 |
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此参数现在仅在 |
| 1.x | 2.x |
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该过程已不再提供，它曾用于添加逻辑回归模型候选者。现在可以通过调用一次或多次 |
预测 (Predict)
链路预测分类的 API 与之前相同，但过程名称有所不同。这些过程为 gds.beta.pipeline.linkPrediction.predict.[mutate,stream]。需要注意的是，链路预测分类不再支持 write 模式，但您可以通过 mutate 模式后接 gds.graph.relationship.write 来模拟此行为。
| 1.x | 2.x |
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