預測¶

類 pyspark.ml。 預測 ¶

預測估計任務(回歸和分類)。

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。
`getFeaturesCol`()	得到的價值featuresCol或其默認值。
`getLabelCol`()	得到的價值labelCol或其默認值。
`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。
`getPredictionCol`()	得到的價值predictionCol或其默認值。
`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。
`setFeaturesCol`(值)	設置的值`featuresCol`。
`setLabelCol`(值)	設置的值`labelCol`。
`setPredictionCol`(值)	設置的值`predictionCol`。

屬性

`featuresCol`
`labelCol`
`參數個數`	返回所有參數命令的名字。
`predictionCol`

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 )→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

額外的 東西,可選: 額外參數複製到新實例

返回

參數個數: 這個實例的副本

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。

getFeaturesCol ( )→str¶: 得到的價值featuresCol或其默認值。

getLabelCol ( )→str¶: 得到的價值labelCol或其默認值。

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。

getPredictionCol ( )→str¶: 得到的價值predictionCol或其默認值。

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。

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。

setFeaturesCol ( 價值:str )→P¶: 設置的值featuresCol。

setLabelCol ( 價值:str )→P¶: 設置的值labelCol。

setPredictionCol ( 價值:str )→P¶: 設置的值predictionCol。

屬性的文檔

featuresCol =參數(父母=‘定義’,name = ' featuresCol ', doc =功能列名稱。) ¶

labelCol :Param (str) =參數(父母=‘定義’,name = ' labelCol ', doc =“標簽列名。”) ¶

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。

predictionCol =參數(父母=‘定義’,name = ' predictionCol ', doc =預測列名稱。) ¶

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模型

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