管道¶

類 pyspark.ml。 管道 ( *,階段:可選(列表(PipelineStage]]=沒有一個 ) ¶

一個簡單的管道,它充當一個估計量。管道由一係列的階段,每一個估計量或者一個變壓器。當Pipeline.fit ()被調用時,執行階段。如果是一個階段估計量,它的Estimator.fit ()方法將呼籲適合模型的輸入數據集。模型,這是一個變壓器,將用於將數據集作為輸入到下一個階段。如果是一個階段變壓器,它的Transformer.transform ()方法將調用為下一階段產生的數據集。的擬合模型管道是一個PipelineModel由擬合模型和變形金剛,相應管道階段。如果階段是一個空列表,管道作為身份變壓器。

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。
`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。
`getStages`()	得到管道階段。
`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。
`負載`(路徑)	從輸入路徑,讀取一個毫升實例的快捷方式read () .load(路徑)。
`讀`()	返回一個MLReader這個類的實例。
`保存`(路徑)	這個毫升實例保存到給定的路徑,一個快捷方式的“寫().save(路徑)。
`集`(參數值)	設置一個參數嵌入參數映射。
`setparam`(自我,\[階段])	管道的設置參數。
`setStages`(值)	設置管道階段。
`寫`()	返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性

`參數個數`	返回所有參數命令的名字。
`階段`

方法的文檔

清晰的 ( 參數:pyspark.ml.param.Param )→沒有¶: 清除參數映射的參數是否被顯式地設置。

複製 ( 額外的:可選(ParamMap]=沒有一個 )→管道¶

創建這個實例的副本。

參數

額外的 東西,可選: 額外的參數

返回

管道: 新實例

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。

explainParams ( )→str¶: 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: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

額外的 東西,可選: 額外的參數值

返回

dict: 合並後的參數映射

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

數據集 pyspark.sql.DataFrame: 輸入數據集。
參數個數 dict或列表或元組,可選的: 一個可選的參數覆蓋嵌入參數的地圖。如果列表/元組的參數映射,這適用於每一個參數並返回一個列表的模型映射。

返回

變壓器或者一個列表變壓器: 擬合模型(年代)

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

數據集 pyspark.sql.DataFrame: 輸入數據集。
paramMaps collections.abc.Sequence: 一係列的參數映射。

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。

getParam ( paramName:str )→pyspark.ml.param.Param ¶: 通過它的名稱參數。

getStages ( )→列表(PipelineStage] ¶: 得到管道階段。

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。

hasParam ( paramName:str )→bool¶: 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: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。

收取 ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool¶: 檢查參數是否由用戶顯式地設置。

classmethod 負載 ( 路徑:str )→RL¶: 從輸入路徑,讀取一個毫升實例的快捷方式read () .load(路徑)。

classmethod 讀 ( )→pyspark.ml.pipeline.PipelineReader¶: 返回一個MLReader這個類的實例。

保存 ( 路徑:str )→沒有¶: 這個毫升實例保存到給定的路徑,一個快捷方式的“寫().save(路徑)。

集 ( 參數:pyspark.ml.param.Param,價值:任何 )→沒有¶: 設置一個參數嵌入參數映射。

setparam ( 自我,\ *,階段=沒有 ) ¶: 管道的設置參數。

setStages ( 價值:列表(PipelineStage] )→管道¶

設置管道階段。

參數

價值列表: 的pyspark.ml.Transformer或pyspark.ml.Estimator

返回

管道: 管道實例

寫 ( )→pyspark.ml.util.MLWriter ¶: 返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性的文檔

參數個數 ¶: 返回所有參數命令的名字。默認實現使用dir ()所有的屬性類型參數。

階段 :pyspark.ml.param.Param [[PipelineStage]]列表 =參數(父母=‘定義’,name =“階段”,醫生=一個管道階段列表) ¶

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