LogisticRegressionModel

類 pyspark.ml.classification。 LogisticRegressionModel ( java_model:可選(JavaObject]=沒有一個 )

由LogisticRegression模型擬合。

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。
評估(數據集)	評估模型的測試數據集。
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。
getAggregationDepth()	得到的價值aggregationDepth或其默認值。
getElasticNetParam()	得到的價值elasticNetParam或其默認值。
getFamily()	獲得的價值家庭或其默認值。
getFeaturesCol()	得到的價值featuresCol或其默認值。
getFitIntercept()	得到的價值fitIntercept或其默認值。
getLabelCol()	得到的價值labelCol或其默認值。
getLowerBoundsOnCoefficients()	獲得的價值lowerBoundsOnCoefficients
getLowerBoundsOnIntercepts()	獲得的價值lowerBoundsOnIntercepts
getMaxBlockSizeInMB()	得到的價值maxBlockSizeInMB或其默認值。
getMaxIter()	麥克斯特的價值或其默認值。
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。
getProbabilityCol()	得到的價值probabilityCol或其默認值。
getRawPredictionCol()	得到的價值rawPredictionCol或其默認值。
getRegParam()	得到的價值regParam或其默認值。
getStandardization()	被標準化的價值或其默認值。
getThreshold()	獲得二進製分類閾值。
getThresholds()	如果閾值設置,返回其值。
getTol()	被托爾的價值或其默認值。
getUpperBoundsOnCoefficients()	獲得的價值upperBoundsOnCoefficients
getUpperBoundsOnIntercepts()	獲得的價值upperBoundsOnIntercepts
getWeightCol()	得到的價值weightCol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。
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)。
預測(值)	預測給定特性的標簽。
predictProbability(值)	每個類的概率預測的功能。
predictRaw(值)	原始預測為每個可能的標簽。
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。
setFeaturesCol(值)	設置的值featuresCol。
setPredictionCol(值)	設置的值predictionCol。
setProbabilityCol(值)	設置的值probabilityCol。
setRawPredictionCol(值)	設置的值rawPredictionCol。
setThreshold(值)	設置的值閾值。
setThresholds(值)	設置的值閾值。
變換(數據集[params))	與可選參數轉換的輸入數據集。
寫()	返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性

aggregationDepth
coefficientMatrix	模型係數。
係數	二項邏輯回歸模型係數。
elasticNetParam
家庭
featuresCol
fitIntercept
hasSummary	表明這個模型實例是否存在一個培訓總結。
攔截	二項邏輯回歸模型攔截。
interceptVector	截距的模型。
labelCol
lowerBoundsOnCoefficients
lowerBoundsOnIntercepts
maxBlockSizeInMB
麥克斯特
numClasses	數量的類標簽可以(值)。
numFeatures	返回的數量特征模型訓練。
參數個數	返回所有參數命令的名字。
predictionCol
probabilityCol
rawPredictionCol
regParam
標準化
總結	總結(精度/精密/召回,客觀曆史,總迭代)模型在訓練集上訓練。
閾值
閾值
托爾
upperBoundsOnCoefficients
upperBoundsOnIntercepts
weightCol

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 )→摩根大通

創建這個實例的副本具有相同uid和一些額外的參數。這個實現第一次調用參數。複製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.

參數

額外的 東西,可選

額外參數複製到新實例

返回

JavaParams

這個實例的副本

評估 ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame )→pyspark.ml.classification.LogisticRegressionSummary

評估模型的測試數據集。

參數

數據集 pyspark.sql.DataFrame

測試數據集對模型進行評估。

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

getAggregationDepth ( )→int

得到的價值aggregationDepth或其默認值。

getElasticNetParam ( )→浮動

得到的價值elasticNetParam或其默認值。

getFamily ( )→str

獲得的價值家庭或其默認值。

getFeaturesCol ( )→str

得到的價值featuresCol或其默認值。

getFitIntercept ( )→bool

得到的價值fitIntercept或其默認值。

getLabelCol ( )→str

得到的價值labelCol或其默認值。

getLowerBoundsOnCoefficients ( )→pyspark.ml.linalg.Matrix

獲得的價值lowerBoundsOnCoefficients

getLowerBoundsOnIntercepts ( )→pyspark.ml.linalg.Vector

獲得的價值lowerBoundsOnIntercepts

getMaxBlockSizeInMB ( )→浮動

得到的價值maxBlockSizeInMB或其默認值。

getMaxIter ( )→int

麥克斯特的價值或其默認值。

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。

getProbabilityCol ( )→str

得到的價值probabilityCol或其默認值。

getRawPredictionCol ( )→str

得到的價值rawPredictionCol或其默認值。

getRegParam ( )→浮動

得到的價值regParam或其默認值。

getStandardization ( )→bool

被標準化的價值或其默認值。

getThreshold ( )→浮動

獲得二進製分類閾值。

如果閾值設置長度為2(即。,binary classification), this returns the equivalent threshold:\ \(壓裂{1}{1 + \壓裂{閾值(0)}{閾值(1)}}\)。否則,返回閾值如果設置如果設置或其默認值。

getThresholds ( )→列表(浮動]

如果閾值設置,返回其值。否則,如果閾值設置,返回對應的二進製分類閾值:(閾閾值)。如果沒有設置,拋出一個錯誤。

getTol ( )→浮動

被托爾的價值或其默認值。

getUpperBoundsOnCoefficients ( )→pyspark.ml.linalg.Matrix

獲得的價值upperBoundsOnCoefficients

getUpperBoundsOnIntercepts ( )→pyspark.ml.linalg.Vector

獲得的價值upperBoundsOnIntercepts

getWeightCol ( )→str

得到的價值weightCol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。

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)。

預測 ( 價值:T )→浮動

預測給定特性的標簽。

predictProbability ( 價值:pyspark.ml.linalg.Vector )→pyspark.ml.linalg.Vector

每個類的概率預測的功能。

predictRaw ( 價值:pyspark.ml.linalg.Vector )→pyspark.ml.linalg.Vector

原始預測為每個可能的標簽。

classmethod 讀 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLReader(RL]

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。

setFeaturesCol ( 價值:str )→P

設置的值featuresCol。

setPredictionCol ( 價值:str )→P

設置的值predictionCol。

setProbabilityCol ( 價值:str )→厘米

設置的值probabilityCol。

setRawPredictionCol ( 價值:str )→P

設置的值rawPredictionCol。

setThreshold ( 價值:浮動 )→P

設置的值閾值。清除的價值閾值如果它被設置。

setThresholds ( 價值:列表(浮動] )→厘米

設置的值閾值。

變換 ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,參數個數:可選(ParamMap]=沒有一個 )→pyspark.sql.dataframe.DataFrame

與可選參數轉換的輸入數據集。

參數

數據集 pyspark.sql.DataFrame

輸入數據集

參數個數 東西,可選

一個可選的參數覆蓋嵌入參數的地圖。

返回

pyspark.sql.DataFrame

改變了數據集

寫 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLWriter

返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性的文檔

aggregationDepth =參數(父母=‘定義’,name = ' aggregationDepth ', doc =的建議深度treeAggregate (> = 2)。)

coefficientMatrix

模型係數。

係數

二項邏輯回歸模型係數。拋出異常的多項式回歸。

elasticNetParam =參數(父母=‘定義’,name = ' elasticNetParam ', doc = ' ElasticNet混合參數,在區間[0,1]。L2為α= 0,懲罰是一種懲罰。L1為α= 1,這是一個點球。”)

家庭 :pyspark.ml.param.Param (str) =參數(父母=‘定義’,name = '家庭',doc = '家人的名字標簽的描述是分布在模型中使用。支持選擇:汽車、二項、多項”)

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

fitIntercept =參數(父母=‘定義’,name = ' fitIntercept ', doc =是否適合一個截距項。)

hasSummary

表明這個模型實例是否存在一個培訓總結。

攔截

二項邏輯回歸模型攔截。拋出異常的多項式回歸。

interceptVector

截距的模型。

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

lowerBoundsOnCoefficients :pyspark.ml.param.Param pyspark.ml.linalg.Matrix =參數(父母=‘定義’,name = ' lowerBoundsOnCoefficients ', doc = '的下界如果綁定約束優化下擬合係數。約束矩陣必須兼容的形狀(1、功能)二項式回歸,或(數量的類,數量的特性)多項式回歸。”)

lowerBoundsOnIntercepts :pyspark.ml.param.Param pyspark.ml.linalg.Vector =參數(父母=‘定義’,name = ' lowerBoundsOnIntercepts ', doc = '攔截,如果合適的上下界約束優化。邊界向量的大小必須與1 beequal二項式回歸,或為多項式回歸oflasses數量。”)

maxBlockSizeInMB =參數(父母=‘定義’,name = ' maxBlockSizeInMB ',醫生在MB = '最大內存疊加輸入數據塊。數據分區內堆放。如果超過剩餘的數據大小的分區是調整大小的數據。默認0.0代表了選擇最優值,取決於特定的算法。必須> = 0”。)

麥克斯特 =參數(父母=‘定義’,name =“麥克斯特”,醫生=“馬克斯(> = 0)的迭代次數。)

numClasses

數量的類標簽可以(值)。

numFeatures

返回的數量特征模型訓練。如果未知,返回1

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。)

probabilityCol =參數(父母=‘定義’,name = ' probabilityCol ', doc = '列名為預測類條件概率。注意:並不是所有的模型輸出精確校準的概率估計!這些概率應該被視為機密,而不是精確的概率。”)

rawPredictionCol =參數(父母=‘定義’,name = ' rawPredictionCol ', doc =“原始預測(又名信心)列名”。)

regParam =參數(父母=‘定義’,name = ' regParam ', doc =“正則化參數(> = 0)”。)

標準化 =參數(父母=‘定義’,name =“標準化”,醫生=是否規範培訓特性擬合模型之前。)

總結

總結(精度/精密/召回,客觀曆史,總迭代)模型對訓練集訓練。如果是一個例外trainingSummary沒有。

閾值 :pyspark.ml.param.Param(浮動) =參數(父母=‘定義’,name =“閾值”,醫生= '閾值以二進製分類預測,在區間[0,1]。如果閾值和閾值都是,他們必須match.e.g。如果閾值p,那麼閾值必須等於1 - p, p。”)

閾值 =參數(父母=‘定義’,name =“閾值”,醫生=“多層次分類閾值調整的概率預測每個類。數組長度必須等於類的數量,最多值> 0,除了一個值可能是0。類最大的值p / t是預測,p是原始類和t的概率是類的門檻。”)

托爾 =參數(父母=‘定義’,name =“托爾”,醫生=迭代算法的收斂公差(> = 0)”。)

upperBoundsOnCoefficients :pyspark.ml.param.Param pyspark.ml.linalg.Matrix =參數(父母=‘定義’,name = ' upperBoundsOnCoefficients ', doc = '的上界如果綁定約束優化下擬合係數。約束矩陣必須兼容的形狀(1、功能)二項式回歸,或(數量的類,數量的特性)多項式回歸。”)

upperBoundsOnIntercepts :pyspark.ml.param.Param pyspark.ml.linalg.Vector =參數(父母=‘定義’,name = ' upperBoundsOnIntercepts ', doc = '的上界攔截如果配件在綁定約束優化。綁定向量的大小必須等於1二項式回歸,或為多項式回歸類的數量。”)

weightCol =參數(父母=‘定義’,name = ' weightCol ', doc = '體重列名。如果這不是設置或空,我們對所有實例權重為1.0。”)

以前的

LogisticRegression

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