重新建模：按照Cardid进行升序排序,要求前800条为训练集，后200条为测试集，分析测试集上的准确率。截取最有代表性的图，包括整个流，分析节点的输出结果

好的，按照您的要求，我会重新建模。根据您的描述，我理解您的数据集是一个包含多个Cardid的表格数据。为了按照Cardid进行升序排序，我们需要使用表格处理工具，例如Excel或Python中的pandas库。

首先，我们需要将数据按照Cardid进行升序排序，可以使用pandas库中的sort_values()函数实现：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照Cardid进行升序排序
data_sorted = data.sort_values(by=['Cardid'])

# 将前800条数据作为训练集，后200条数据作为测试集
train_data = data_sorted[:800]
test_data = data_sorted[800:]

接下来，我们可以使用train_data训练我们的模型，然后使用test_data进行测试，并计算测试集的准确率。具体的模型训练和测试方法取决于您使用的机器学习算法和模型。这里我假设您已经训练好了一个模型，并且可以使用该模型对测试集进行预测。测试集上的准确率可以使用以下代码计算：

# 使用模型对测试集进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 计算准确率
correct = 0
for i in range(len(predictions)):
    if predictions[i] == test_data[i]['label']:
        correct += 1
accuracy = correct / len(predictions)
print('Test accuracy:', accuracy)

最后，关于“截取最有代表性的图，包括整个流，分析节点的输出结果”的部分，我需要更多的信息才能确定如何生成这个图。具体来说，我需要知道您使用的机器学习算法和模型，以及模型的结构和参数等信息。如果您能提供这些信息，我可以尝试为您生成一个有代表性的图，并分析每个节点的输出结果。