FPGrowthModel¶

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

由FPGrowth模型拟合。

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。
`getItemsCol`()	得到的价值itemsCol或其默认值。
`getMinConfidence`()	得到的价值minConfidence或其默认值。
`getMinSupport`()	得到的价值minSupport或其默认值。
`getNumPartitions`()	获得的价值`numPartitions`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。
`getPredictionCol`()	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。
`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。
`setItemsCol`(值)	设置的值`itemsCol`。
`setMinConfidence`(值)	设置的值`minConfidence`。
`setPredictionCol`(值)	设置的值`predictionCol`。
`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

`associationRules`	DataFrame有四个列:*先行词——相同类型的数组作为输入列。
`freqItemsets`	DataFrame两列:*项目——相同类型的项目集作为输入列。
`itemsCol`
`minConfidence`
`minSupport`
`numPartitions`
`参数个数`	返回所有参数命令的名字。
`predictionCol`

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

getItemsCol ( )→str¶: 得到的价值itemsCol或其默认值。

getMinConfidence ( )→浮动¶: 得到的价值minConfidence或其默认值。

getMinSupport ( )→浮动¶: 得到的价值minSupport或其默认值。

getNumPartitions ( )→int¶: 获得的价值numPartitions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。

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

getPredictionCol ( )→str¶: 得到的价值predictionCol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。

setItemsCol ( 价值:str )→pyspark.ml.fpm.FPGrowthModel ¶: 设置的值itemsCol。

setMinConfidence ( 价值:浮动 )→pyspark.ml.fpm.FPGrowthModel ¶: 设置的值minConfidence。

setPredictionCol ( 价值:str )→pyspark.ml.fpm.FPGrowthModel ¶: 设置的值predictionCol。

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

associationRules ¶: DataFrame有四个列:*先行词——相同类型的数组作为输入列。*顺向——相同类型的数组作为输入列。*信心——信心的规则(倍增式)。*电梯——提升规则(倍增式)。

freqItemsets ¶: DataFrame两列:*项目——相同类型的项目集作为输入列。*频率项目集的频率(LongType)。

itemsCol :pyspark.ml.param.Param (str) =参数(父母=‘定义’,name = ' itemsCol ', doc =物品列名) ¶

minConfidence :pyspark.ml.param.Param(浮动) =参数(父母=‘定义’,name = ' minConfidence ', doc = '最小生成关联规则的信心。[0.0,1.0]。minConfidence不会影响频繁项集的挖掘,但会影响关联规则生成。) ¶

minSupport :pyspark.ml.param.Param(浮动) =参数(父母=‘定义’,name = ' minSupport ', doc = '最小频繁模式的支撑位。[0.0,1.0]。出现的任何模式(minSupport * size-of-the-dataset)多次将频繁项集的输出。”) ¶

numPartitions :pyspark.ml.param.Param (int) =参数(父母=‘定义’,name = ' numPartitions ', doc = '分区数量(至少1)平行FP-growth使用。默认情况下,参数没有设置,输入数据集的分区号使用。”) ¶

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。

predictionCol =参数(父母=‘定义’,name = ' predictionCol ', doc =预测列名称。) ¶

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