VarianceThresholdSelectorModel¶

类 pyspark.ml.feature。 VarianceThresholdSelectorModel ( java_model:可选(JavaObject]=没有一个 ) ¶

模型拟合的VarianceThresholdSelector。

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。
`explainParams`()	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。
`getFeaturesCol`()	得到的价值featuresCol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。
`getOutputCol`()	得到的价值outputCol或其默认值。
`getParam`(paramName)	通过它的名称参数。
`getVarianceThreshold`()	得到的价值varianceThreshold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。
`负载`(路径)	从输入路径,读取一个毫升实例的快捷方式read () .load(路径)。
`读`()	返回一个MLReader这个类的实例。
`保存`(路径)	这个毫升实例保存到给定的路径,一个快捷方式的“写().save(路径)。
`集`(参数值)	设置一个参数嵌入参数映射。
`setFeaturesCol`(值)	设置的值`featuresCol`。
`setOutputCol`(值)	设置的值`outputCol`。
`变换`(数据集[params))	与可选参数转换的输入数据集。
`写`()	返回一个MLWriter实例毫升实例。

属性

`featuresCol`
`outputCol`
`参数个数`	返回所有参数命令的名字。
`selectedFeatures`	指标选择的列表(过滤器)。
`varianceThreshold`

方法的文档

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。

复制 ( 额外的:可选(ParamMap]=没有一个 )→摩根大通¶

创建这个实例的副本具有相同uid和一些额外的参数。这个实现第一次调用参数。复制and then make a copy of the companion Java pipeline component with extra params. So both the Python wrapper and the Java pipeline component get copied.

参数

额外的 东西,可选: 额外参数复制到新实例

返回

JavaParams: 这个实例的副本

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。

explainParams ( )→str¶: 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: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: 合并后的参数映射

getFeaturesCol ( )→str¶: 得到的价值featuresCol或其默认值。

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。

getOutputCol ( )→str¶: 得到的价值outputCol或其默认值。

getParam ( paramName:str )→pyspark.ml.param.Param ¶: 通过它的名称参数。

getVarianceThreshold ( )→浮动¶: 得到的价值varianceThreshold或其默认值。

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。

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)。

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。

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。

classmethod 负载 ( 路径:str )→RL¶: 从输入路径,读取一个毫升实例的快捷方式read () .load(路径)。

classmethod 读 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLReader(RL] ¶: 返回一个MLReader这个类的实例。

保存 ( 路径:str )→没有¶: 这个毫升实例保存到给定的路径,一个快捷方式的“写().save(路径)。

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。

setFeaturesCol ( 价值:str )→pyspark.ml.feature.VarianceThresholdSelectorModel ¶: 设置的值featuresCol。

setOutputCol ( 价值:str )→pyspark.ml.feature.VarianceThresholdSelectorModel ¶: 设置的值outputCol。

变换 ( 数据集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,参数个数:可选(ParamMap]=没有一个 )→pyspark.sql.dataframe.DataFrame¶

与可选参数转换的输入数据集。

参数

数据集 pyspark.sql.DataFrame: 输入数据集
参数个数 东西,可选: 一个可选的参数覆盖嵌入参数的地图。

返回

pyspark.sql.DataFrame: 改变了数据集

写 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLWriter¶: 返回一个MLWriter实例毫升实例。

属性的文档

featuresCol =参数(父母=‘定义’,name = ' featuresCol ', doc =功能列名称。) ¶

outputCol =参数(父母=‘定义’,name = ' outputCol ', doc =输出列名称。) ¶

参数个数 ¶: 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。

selectedFeatures ¶: 指标选择的列表(过滤器)。

varianceThreshold :pyspark.ml.param.Param(浮动) =参数(父母=‘定义’,name = ' varianceThreshold ', doc =方差阈值的参数。特性与方差不大于这个阈值将被删除。默认值是0.0。) ¶

以前的

VarianceThresholdSelector

下一个

VectorAssembler