预测¶
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类
pyspark.ml。
预测
¶ -
预测估计任务(回归和分类)。
方法
清晰的
(参数)清除参数映射的参数是否被显式地设置。
复制
((额外的))创建这个实例的副本具有相同uid和一些额外的参数。
explainParam
(参数)解释一个参数并返回它的名字,医生,和可选的默认值,用户提供的字符串值。
返回文档的所有参数选择默认值和用户提供的值。
extractParamMap
((额外的))提取嵌入默认参数值和用户提供的值,然后合并他们额外的值从输入平面参数映射,后者使用价值如果存在冲突,即。排序:默认参数值< <额外的用户提供的值。
适合
(数据集[params))适合一个模型与可选参数的输入数据集。
fitMultiple
(paramMaps数据集)适合一个模型为每个参数映射的输入数据集paramMaps。
得到的价值featuresCol或其默认值。
得到的价值labelCol或其默认值。
getOrDefault
(参数)得到参数的值在用户提供的参数映射或其默认值。
getParam
(paramName)通过它的名称参数。
得到的价值predictionCol或其默认值。
hasDefault
(参数)检查是否一个参数有默认值。
hasParam
(paramName)测试这个实例包含一个参数是否与给定名称(字符串)。
isDefined
(参数)检查参数是否由用户或显式地设置一个默认值。
收取
(参数)检查参数是否由用户显式地设置。
集
(参数值)设置一个参数嵌入参数映射。
设置的值
featuresCol
。setLabelCol
(值)设置的值
labelCol
。设置的值
predictionCol
。属性
返回所有参数命令的名字。
方法的文档
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清晰的
( 参数:pyspark.ml.param.Param )→没有¶ -
清除参数映射的参数是否被显式地设置。
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复制
( 额外的:可选(ParamMap]=没有一个 )→P¶ -
创建这个实例的副本具有相同uid和一些额外的参数。默认实现创建一个浅拷贝使用
copy.copy ()
,然后复制嵌入和额外参数并返回副本。子类应该覆盖这个方法如果默认的方法是不够的。- 参数
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- 额外的 东西,可选
-
额外参数复制到新实例
- 返回
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参数个数
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这个实例的副本
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explainParam
( 参数:联盟(str,pyspark.ml.param.Param] )→str¶ -
解释一个参数并返回它的名字,医生,和可选的默认值,用户提供的字符串值。
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explainParams
( )→str¶ -
返回文档的所有参数选择默认值和用户提供的值。
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extractParamMap
( 额外的:可选(ParamMap]=没有一个 )→ParamMap¶ -
提取嵌入默认参数值和用户提供的值,然后合并他们额外的值从输入平面参数映射,后者使用价值如果存在冲突,即。排序:默认参数值< <额外的用户提供的值。
- 参数
-
- 额外的 东西,可选
-
额外的参数值
- 返回
-
- dict
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合并后的参数映射
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适合
( 数据集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,参数个数:联盟[ParamMap、列表(ParamMap)元组(ParamMap),没有一个)=没有一个 )→联盟(米,列表(米] ] ¶ -
适合一个模型与可选参数的输入数据集。
- 参数
-
-
数据集
pyspark.sql.DataFrame
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输入数据集。
- 参数个数 dict或列表或元组,可选的
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一个可选的参数覆盖嵌入参数的地图。如果列表/元组的参数映射,这适用于每一个参数并返回一个列表的模型映射。
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数据集
- 返回
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fitMultiple
( 数据集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,paramMaps:序列(ParamMap] )→迭代器(元组(int,米] ] ¶ -
适合一个模型为每个参数映射的输入数据集paramMaps。
- 参数
-
-
数据集
pyspark.sql.DataFrame
-
输入数据集。
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paramMaps
collections.abc.Sequence
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一系列的参数映射。
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数据集
- 返回
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_FitMultipleIterator
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一个线程安全的iterable包含为每个参数映射模型。每次调用下一个(modelIterator)将返回(指数模型)模型是适合使用在哪里paramMaps(指数)。指数值可能不是连续的。
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getFeaturesCol
( )→str¶ -
得到的价值featuresCol或其默认值。
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getLabelCol
( )→str¶ -
得到的价值labelCol或其默认值。
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getOrDefault
( 参数:联盟(str,pyspark.ml.param.Param(T]] )→联盟(任何,T] ¶ -
得到参数的值在用户提供的参数映射或其默认值。如果没有设置提出了一个错误。
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getParam
( paramName:str )→pyspark.ml.param.Param ¶ -
通过它的名称参数。
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getPredictionCol
( )→str¶ -
得到的价值predictionCol或其默认值。
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hasDefault
( 参数:联盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool¶ -
检查是否一个参数有默认值。
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hasParam
( paramName:str )→bool¶ -
测试这个实例包含一个参数是否与给定名称(字符串)。
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isDefined
( 参数:联盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool¶ -
检查参数是否由用户或显式地设置一个默认值。
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收取
( 参数:联盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool¶ -
检查参数是否由用户显式地设置。
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集
( 参数:pyspark.ml.param.Param,价值:任何 )→没有¶ -
设置一个参数嵌入参数映射。
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setFeaturesCol
( 价值:str )→P¶ -
设置的值
featuresCol
。
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setPredictionCol
( 价值:str )→P¶ -
设置的值
predictionCol
。
属性的文档
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featuresCol
=参数(父母=‘定义’,name = ' featuresCol ', doc =功能列名称。) ¶
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labelCol
:Param (str) =参数(父母=‘定义’,name = ' labelCol ', doc =“标签列名。”) ¶
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参数个数
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返回所有参数命令的名字。默认实现使用
dir ()
所有的属性类型参数
。
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predictionCol
=参数(父母=‘定义’,name = ' predictionCol ', doc =预测列名称。) ¶
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