估計量¶

類 pyspark.ml。 估計量 ¶

抽象類的估計數據模型。

方法

`清晰的`(參數)	清除參數映射的參數是否被顯式地設置。
`複製`((額外的))	創建這個實例的副本具有相同uid和一些額外的參數。
`explainParam`(參數)	解釋一個參數並返回它的名字,醫生,和可選的默認值,用戶提供的字符串值。
`explainParams`()	返回文檔的所有參數選擇默認值和用戶提供的值。
`extractParamMap`((額外的))	提取嵌入默認參數值和用戶提供的值,然後合並他們額外的值從輸入平麵參數映射,後者使用價值如果存在衝突,即。排序:默認參數值< <額外的用戶提供的值。
`適合`(數據集[params))	適合一個模型與可選參數的輸入數據集。
`fitMultiple`(paramMaps數據集)	適合一個模型為每個參數映射的輸入數據集paramMaps。
`getOrDefault`(參數)	得到參數的值在用戶提供的參數映射或其默認值。
`getParam`(paramName)	通過它的名稱參數。
`hasDefault`(參數)	檢查是否一個參數有默認值。
`hasParam`(paramName)	測試這個實例包含一個參數是否與給定名稱(字符串)。
`isDefined`(參數)	檢查參數是否由用戶或顯式地設置一個默認值。
`收取`(參數)	檢查參數是否由用戶顯式地設置。
`集`(參數值)	設置一個參數嵌入參數映射。

屬性

返回所有參數命令的名字。

方法的文檔

複製 ( 額外的:可選(ParamMap]=沒有一個 )→P¶

創建這個實例的副本具有相同uid和一些額外的參數。默認實現創建一個淺拷貝使用copy.copy (),然後複製嵌入和額外參數並返回副本。子類應該覆蓋這個方法如果默認的方法是不夠的。

參數

返回

explainParam ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param] )→str¶: 解釋一個參數並返回它的名字,醫生,和可選的默認值,用戶提供的字符串值。

extractParamMap ( 額外的:可選(ParamMap]=沒有一個 )→ParamMap¶

提取嵌入默認參數值和用戶提供的值,然後合並他們額外的值從輸入平麵參數映射,後者使用價值如果存在衝突,即。排序:默認參數值< <額外的用戶提供的值。

參數

返回

適合 ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,參數個數:聯盟[ParamMap、列表(ParamMap)元組(ParamMap),沒有一個)=沒有一個 )→聯盟(米,列表(米] ] ¶

適合一個模型與可選參數的輸入數據集。

參數

返回

fitMultiple ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,paramMaps:序列(ParamMap] )→迭代器(元組(int,米] ] ¶

適合一個模型為每個參數映射的輸入數據集paramMaps。

參數

返回

_FitMultipleIterator: 一個線程安全的iterable包含為每個參數映射模型。每次調用下一個(modelIterator)將返回(指數模型)模型是適合使用在哪裏paramMaps(指數)。指數值可能不是連續的。

getOrDefault ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(T]] )→聯盟(任何,T] ¶: 得到參數的值在用戶提供的參數映射或其默認值。如果沒有設置提出了一個錯誤。

hasDefault ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool¶: 檢查是否一個參數有默認值。

isDefined ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool¶: 檢查參數是否由用戶或顯式地設置一個默認值。

屬性的文檔

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模型