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Platform For AI:Percentile

Dernière mise à jour :Aug 09, 2026

Le composant Percentile calcule 101 valeurs de quantiles (du 0e au 100e percentile) pour une ou plusieurs colonnes d'une table MaxCompute. Utilisez-le pour comprendre la distribution des données avant l'entraînement, détecter les valeurs aberrantes dans les colonnes de caractéristiques ou préparer les données pour les étapes de normalisation en aval.

Limites

  • Types de colonnes pris en charge : BIGINT, DOUBLE et DATETIME uniquement.

  • Les calculs ignorent les valeurs nulles d'une colonne.

  • Si toutes les colonnes ne contiennent que des valeurs nulles, le système renvoie une erreur.

Configurer le composant

Méthode 1 : Configuration sur le canevas du pipeline

Ouvrez le composant Percentile dans Machine Learning Designer (anciennement Machine Learning Studio) et définissez les paramètres suivants.

Onglet Parameters Setting

Paramètre Description
Input Columns Cliquez sur Select Column pour choisir les colonnes pour lesquelles calculer les percentiles.

Onglet Tuning

Paramètre Description
Number of Cores Nombre de cœurs alloués à la tâche.
Memory Size per Core Mémoire allouée à chaque cœur.

Méthode 2 : Utilisation des commandes PAI

Exécutez la commande suivante à l'aide du composant SQL Script.

PAI -name Percentile
     -project algo_public
     -DinputTableName=maple_test_percentile_3col_input
     -DcolName=col0,col1,col2 -DoutputTableName=maple_test_percentile_3col_output;

Paramètres obligatoires

Paramètre Description
inputTableName Nom de la table d'entrée.
outputTableName Nom de la table de sortie.

Paramètres facultatifs

Paramètre Description
colName Noms des colonnes à calculer. Par défaut : toutes les colonnes. Séparez plusieurs noms de colonnes par des virgules (,).
inputPartitions Partitions de la table d'entrée. Par défaut : toutes les partitions. Format : partition_name=value pour une seule partition, name1=value1,name2=value2 pour plusieurs partitions, ou name1=value1/name2=value2 pour des partitions multiniveaux.
predictInputTableName Nom de la table de prédiction. Si ce paramètre est défini, le composant génère un résultat de prédiction.
predictInputTablePartitions Partitions de la table de prédiction.
predictSelectedColNames Noms des colonnes à utiliser à partir de la table de prédiction. Par défaut : toutes les colonnes. Les noms de colonnes doivent correspondre à ceux de la table d'entraînement.
predictSelectedOriginalColNames Noms des colonnes dont les données doivent être conservées dans la sortie. Par défaut : toutes les colonnes. Séparez plusieurs noms par des virgules (,).
predictOutputTableName Nom de la table de sortie de prédiction. À utiliser avec predictInputTableName.
lifecycle Durée de vie de la table de sortie. Par défaut : aucune durée de vie. Doit être un entier positif.
coreNum Nombre de cœurs. Valeurs valides : 1–9999. Doit être un entier positif. À utiliser avec memSizePerCore.
memSizePerCore Mémoire par cœur, en Mo. Valeurs valides : 1024–65536. Doit être un entier positif.

Exemple

Table d'entrée : maple_test_percentile_3col_input

col0:double (1000 lignes) col1:bigint (100 lignes) col2:bigint (300 lignes)
962 88 Tue Oct 15 00:26:40 CST 1974
218 99 Thu Jan 04 20:53:20 CST 1973
565 44 Sat Mar 09 02:40:00 CST 1974
314 68 Mon Aug 11 22:40:00 CST 1975
583 13 Sat Aug 23 12:26:40 CST 1975
615 87 Tue May 25 14:13:20 CST 1971
70 53 Fri Mar 23 09:20:00 CST 1979
929 63 Mon Jul 03 16:26:40 CST 1972
249 48 Thu Mar 15 07:33:20 CST 1973
428 62 Wed Mar 17 03:33:20 CST 1971
119 1 Thu Jun 26 15:33:20 CST 1975
756 27 Mon Jan 30 17:20:00 CST 1978
490 75 Wed Dec 11 21:20:00 CST 1974
957 12 Sun Jul 05 12:26:40 CST 1970
80 22 Wed Oct 04 06:40:00 CST 1972
681 57 Wed Nov 03 15:06:40 CST 1971
13 95 Sat Sep 12 23:06:40 CST 1970

Commande PAI

PAI -name Percentile
     -project algo_public
     -DinputTableName=maple_test_percentile_3col_input
     -DcolName=col0,col1,col2 -DoutputTableName=maple_test_percentile_3col_output;

Table de sortie : maple_test_percentile_3col_output

La table de sortie contient une ligne par rang de percentile (0–100). La colonne quantile indique le rang ; chaque colonne d'entrée contient la valeur de percentile correspondante. Pour trouver le 95e percentile de col0, repérez la ligne où quantile = 95.

quantile:bigint col0:double col1:bigint col2:datetime
0 0,0 0 Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
1 9,0 0 Sat Jan 24 11:33:20 CST 1970
2 19,0 1 Sat Feb 28 04:53:20 CST 1970
3 29,0 2 Fri Apr 03 22:13:20 CST 1970
4 39,0 3 Fri May 08 15:33:20 CST 1970
5 49,0 4 Fri Jun 12 08:53:20 CST 1970
6 59,0 5 Fri Jul 17 02:13:20 CST 1970
7 69,0 6 Thu Aug 20 19:33:20 CST 1970
8 79,0 7 Thu Sep 24 12:53:20 CST 1970
9 89,0 8 Thu Oct 29 06:13:20 CST 1970
10 99,0 9 Wed Dec 02 23:33:20 CST 1970
11 109,0 10 Wed Jan 06 16:53:20 CST 1971
12 119,0 11 Wed Feb 10 10:13:20 CST 1971
13 129,0 12 Wed Mar 17 03:33:20 CST 1971
14 139,0 13 Tue Apr 20 20:53:20 CST 1971
15 149,0 14 Tue May 25 14:13:20 CST 1971
16 159,0 15 Tue Jun 29 07:33:20 CST 1971
... ... ... ...
84 839,0 83 Thu Dec 15 10:13:20 CST 1977
85 849,0 84 Thu Jan 19 03:33:20 CST 1978
86 859,0 85 Wed Feb 22 20:53:20 CST 1978
87 869,0 86 Wed Mar 29 14:13:20 CST 1978
88 879,0 87 Wed May 03 07:33:20 CST 1978
89 889,0 88 Wed Jun 07 00:53:20 CST 1978
90 899,0 89 Tue Jul 11 18:13:20 CST 1978
91 909,0 90 Tue Aug 15 11:33:20 CST 1978
92 919,0 91 Tue Sep 19 04:53:20 CST 1978
93 929,0 92 Mon Oct 23 22:13:20 CST 1978
94 939,0 93 Mon Nov 27 15:33:20 CST 1978
95 949,0 94 Mon Jan 01 08:53:20 CST 1979
96 959,0 95 Mon Feb 05 02:13:20 CST 1979
97 969,0 96 Sun Mar 11 19:33:20 CST 1979
98 979,0 97 Sun Apr 15 12:53:20 CST 1979
99 989,0 98 Sun May 20 06:13:20 CST 1979
100 999,0 99 Sat Jun 23 23:33:20 CST 1979