MultilabelClassificationEvaluator

類 pyspark.ml.evaluation。 MultilabelClassificationEvaluator ( *,predictionCol:str=“預測”,labelCol:str=“標簽”,metricName:MultilabelClassificationEvaluatorMetricType=“f1Measure”,metricLabel:浮動=0.0 )

Multilabel分類評估者,預計兩個輸入列:預測和標簽。

筆記

實驗

例子

> > >scoreAndLabels=(((0.0,1.0),(0.0,2.0]),([0.0,2.0),(0.0,1.0]),…([],(0.0]),([2.0),(2.0]),([2.0,0.0),(2.0,0.0]),…([0.0,1.0,2.0),(0.0,1.0]),([1.0),(1.0,2.0)))> > >數據集=火花。createDataFrame(scoreAndLabels,(“預測”,“標簽”])…> > >評估者=MultilabelClassificationEvaluator()> > >評估者。setPredictionCol(“預測”)MultilabelClassificationEvaluator……> > >評估者。評估(數據集)0.63……> > >評估者。評估(數據集,{評估者。metricName:“準確性”})0.54……> > >mlce_path=temp_path+“/ mlce”> > >評估者。保存(mlce_path)> > >evaluator2=MultilabelClassificationEvaluator。負載(mlce_path)> > >str(evaluator2。getPredictionCol())“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。
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。
getLabelCol()	得到的價值labelCol或其默認值。
getMetricLabel()	得到的價值metricLabel或其默認值。
getMetricName()	得到的價值metricName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。
isLargerBetter()	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。
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。
setLabelCol(值)	設置的值labelCol。
setMetricLabel(值)	設置的值metricLabel。
setMetricName(值)	設置的值metricName。
setparam(自我\ * (predictionCol,…))	設置參數為multilabel分類評估者。
setPredictionCol(值)	設置的值predictionCol。
寫()	返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性

labelCol
metricLabel
metricName
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 )→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,參數個數:可選(ParamMap]=沒有一個 )→浮動

評估可選參數的輸出。

參數

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

一個可選的參數覆蓋嵌入參數的地圖

返回

浮動

度規

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

getLabelCol ( )→str

得到的價值labelCol或其默認值。

getMetricLabel ( )→浮動

得到的價值metricLabel或其默認值。

getMetricName ( )→MultilabelClassificationEvaluatorMetricType

得到的價值metricName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。

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。

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.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。

setLabelCol ( 價值:str )→pyspark.ml.evaluation.MultilabelClassificationEvaluator

設置的值labelCol。

setMetricLabel ( 價值:浮動 )→pyspark.ml.evaluation.MultilabelClassificationEvaluator

設置的值metricLabel。

setMetricName ( 價值:MultilabelClassificationEvaluatorMetricType )→MultilabelClassificationEvaluator

設置的值metricName。

setparam ( 自我,\ *,predictionCol = "預測",labelCol = "標簽",metricName = " f1Measure ",metricLabel = 0.0 )

設置參數為multilabel分類評估者。

setPredictionCol ( 價值:str )→pyspark.ml.evaluation.MultilabelClassificationEvaluator

設置的值predictionCol。

寫 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLWriter

返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性的文檔

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

metricLabel :pyspark.ml.param.Param(浮動) =參數(父母=‘定義’,name = ' metricLabel ', doc = '的類指標將計算在precisionByLabel | recallByLabel | f1MeasureByLabel。必須> = 0。默認值是0。”)

metricName :pyspark.ml.param.Param MultilabelClassificationEvaluatorMetricType =參數(父母=‘定義’,name = ' metricName ', doc =”在評價指標的名字(subsetAccuracy精度| | hammingLoss精度| |回憶| f1Measure | precisionByLabel | recallByLabel | f1MeasureByLabel | microPrecision | microRecall | microF1Measure)”)

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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