評估者¶
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類
pyspark.ml.evaluation。評估者¶ -
基類評估計算指標的預測。
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[params))評估可選參數的輸出。
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。
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。
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。
指示是否返回的度量
evaluate ()應該最大化(真的,默認情況下)或最小化(假)。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
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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。
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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
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- 額外的 東西,可選
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額外參數複製到新實例
- 返回
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參數個數 -
這個實例的副本
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評估( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,參數個數:可選(ParamMap]=沒有一個 )→浮動¶ -
評估可選參數的輸出。
- 參數
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數據集
pyspark.sql.DataFrame -
一個數據集,其中包含標簽/觀察和預測
- 參數個數 東西,可選
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一個可選的參數覆蓋嵌入參數的地圖
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數據集
- 返回
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- 浮動
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度規
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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。
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explainParams( )→str¶ -
返回文檔的所有參數選擇默認值和用戶提供的值。
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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
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- 額外的 東西,可選
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額外的參數值
- 返回
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- dict
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合並後的參數映射
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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。
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getParam( paramName:str )→pyspark.ml.param.Param ¶ -
通過它的名稱參數。
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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。
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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)。
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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。
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isLargerBetter( )→bool¶ -
指示是否返回的度量
evaluate ()應該最大化(真的,默認情況下)或最小化(假)。給定的評估者可以支持多個指標可能最大化或最小化。
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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。
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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。
屬性的文檔
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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。
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