PolynomialExpansion¶
-
類
pyspark.ml.feature。PolynomialExpansion( *,學位:int=2,inputCol:可選(str]=沒有一個,outputCol:可選(str]=沒有一個 ) ¶ -
執行功能在一個多項式空間的擴張。說在維基百科的多項式擴張”,在數學方麵,擴大產品的金額表示這是一筆產品通過使用乘法分配在加法”這一事實。2-variable特征向量作為一個例子:(x, y),如果我們想要擴大程度2,然後我們得到(x, x * x, y, x * y, y * y)。
例子
> > >從pyspark.ml.linalg進口向量> > >df=火花。createDataFrame(((向量。密集的([0.5,2.0),),(“密集”])> > >px=PolynomialExpansion(學位=2)> > >px。setInputCol(“密集”)PolynomialExpansion……> > >px。setOutputCol(“擴展”)PolynomialExpansion……> > >px。變換(df)。頭()。擴大DenseVector ([0.5, 0.25, 2.0, 1.0, 4.0))> > >px。setparam(outputCol=“測試”)。變換(df)。頭()。測試DenseVector ([0.5, 0.25, 2.0, 1.0, 4.0))> > >polyExpansionPath=temp_path+“/ poly-expansion”> > >px。保存(polyExpansionPath)> > >loadedPx=PolynomialExpansion。負載(polyExpansionPath)> > >loadedPx。getDegree()= =px。getDegree()真正的> > >loadedPx。變換(df)。取(1)= =px。變換(df)。取(1)真正的
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。
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。
獲得學位的價值或其默認值。
得到的價值inputCol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。
得到的價值outputCol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。
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。
setDegree(值)設置的值
學位。setInputCol(值)設置的值
inputCol。setOutputCol(值)設置的值
outputCol。setparam(自我,\[、學位、inputCol…))為這個PolynomialExpansion設置參數。
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
返回所有參數命令的名字。
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
-
-
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
-
getDegree( )→int¶ -
獲得學位的價值或其默認值。
-
getInputCol( )→str¶ -
得到的價值inputCol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。
-
getOutputCol( )→str¶ -
得到的價值outputCol或其默認值。
-
getParam( paramName:str )→pyspark.ml.param.Param ¶ -
通過它的名稱參數。
-
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.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。
-
setDegree( 價值:int )→pyspark.ml.feature.PolynomialExpansion ¶ -
設置的值
學位。
-
setInputCol( 價值:str )→pyspark.ml.feature.PolynomialExpansion ¶ -
設置的值
inputCol。
-
setOutputCol( 價值:str )→pyspark.ml.feature.PolynomialExpansion ¶ -
設置的值
outputCol。
-
setparam( 自我,\ *,度= 2,inputCol =沒有,outputCol =沒有 ) ¶ -
為這個PolynomialExpansion設置參數。
-
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。
-
數據集
- 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
-
學位:pyspark.ml.param.Param (int) =參數(父母=‘定義’,name =‘度’,醫生=多項式的擴大(> = 1)的程度) ¶
-
inputCol=參數(父母=‘定義’,name = ' inputCol ', doc =輸入列名稱。) ¶
-
outputCol=參數(父母=‘定義’,name = ' outputCol ', doc =輸出列名稱。) ¶
-
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。
-