问我应该使用哪种回归算法来预测API调用率(每秒事务数)？
EN

Stack Overflow用户

提问于 2018-01-09 08:56:53

回答 1查看 30关注 0票数 0

我在一个API网关上工作，它处理来自数百个API的请求。其中一些API的最大每秒事务处理量( TPS )低于500/天，但在高流量期间，TPS速率可能会高达2k-3k。我希望尽可能准确地预测API的预期TPS。

我有所有这些API过去TPS的历史数据，格式为CSV (日期，API名称，TPS)。

我们一直在对这些数据进行线性回归，但它不能准确预测每个API的TPS。对于这个用例，我应该看哪种预测算法？我可以向这些数据添加什么类型的参数以使其更有用？

发布于 2018-01-09 12:33:12

如果你是初学者，我认为线性回归应该能帮你解决这个问题。下面是我用来提高效率的一些技巧。

一般来说，线性回归并不那么准确。对于不同的层，我更喜欢使用具有各种不同激活函数的神经网络。神经网络的优点是，如果您有特征x1和x2，神经网络将自动生成特征x1*x2并将其提供给处理。这可能会带来更好的系统性能。

如果您愿意，请与我分享实现的细节。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/48160107

复制

相似问题

问我应该使用哪种回归算法来预测API调用率(每秒事务数)？EN