GradientBoostedTreesModel¶
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类
pyspark.mllib.tree。GradientBoostedTreesModel( java_model:py4j.java_gateway.JavaObject ) ¶ -
代表一个gradient-boosted树模型。
方法
调用(名字,*一个)调用的方法java_model
负载(sc路径)从给定的路径加载模型。
numTrees()合奏的树木数量。
预测(x)预测单个数据点的值或一个抽样点的使用模型训练。
保存(sc路径)这个模型保存到给定的路径。
完整的模型
得到的节点总数,求和中所有的树木。
方法的文档
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调用( 的名字:str,*一个:任何 )→任何¶ -
调用的方法java_model
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classmethod
负载( sc:pyspark.context.SparkContext,路径:str )→杰¶ -
从给定的路径加载模型。
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numTrees( )→int¶ -
合奏的树木数量。
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预测( x:联盟(VectorLike,pyspark.rdd.RDD(VectorLike]] )→联盟(浮动,pyspark.rdd.RDD(浮动] ] ¶ -
预测单个数据点的值或一个抽样点的使用模型训练。
笔记
在Python中,预测当前不能使用在一个抽样转换或行动。直接调用预测的抽样。
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保存( sc:pyspark.context.SparkContext,路径:str )→没有¶ -
这个模型保存到给定的路径。
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toDebugString( )→str¶ -
完整的模型
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totalNumNodes( )→int¶ -
得到的节点总数,求和中所有的树木。
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