PrefixSpan

類 pyspark.ml.fpm。 PrefixSpan ( *,minSupport:浮動=0.1,maxPatternLength:int=10,maxLocalProjDBSize:int=32000000,sequenceCol:str=“序列” )

一個平行PrefixSpan算法挖掘頻繁序列模式。PrefixSpan算法描述的j .貝聿銘et al ., PrefixSpan:挖掘序列模式有效地通過前綴映射模式增長(見在這裏)。這個類還沒有一個估計量/變壓器,使用findFrequentSequentialPatterns ()方法運行PrefixSpan算法。

筆記

看到序列模式挖掘(維基百科)

例子

> > >從pyspark.ml.fpm進口PrefixSpan> > >從pyspark.sql進口行> > >df=sc。並行化([行(序列=[[1,2),(3]]),…行(序列=[[1),(3,2),(1,2]]),…行(序列=[[1,2),(5]]),…行(序列=[[6]])))。toDF()> > >prefixSpan=PrefixSpan()> > >prefixSpan。getMaxLocalProjDBSize()32000000> > >prefixSpan。getSequenceCol()“序列”> > >prefixSpan。setMinSupport(0.5)PrefixSpan……> > >prefixSpan。setMaxPatternLength(5)PrefixSpan……> > >prefixSpan。findFrequentSequentialPatterns(df)。排序(“序列”)。顯示(截斷=假)+ - - - - - - - - - - - + - - - +| |序列頻率|+ - - - - - - - - - - - + - - - +[[1]]| | 3 || [[1],[3]]| 2 |[[2]]| | 3 || [[2,1]]| 3 |[[3]]| | 2 |+ - - - - - - - - - - - + - - - +…

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。
findFrequentSequentialPatterns(數據集)	發現頻繁序列模式的完整的輸入序列項集。
getMaxLocalProjDBSize()	得到的價值maxLocalProjDBSize或其默認值。
getMaxPatternLength()	得到的價值maxPatternLength或其默認值。
getMinSupport()	得到的價值minSupport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。
getSequenceCol()	得到的價值sequenceCol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。
setMaxLocalProjDBSize(值)	設置的值maxLocalProjDBSize。
setMaxPatternLength(值)	設置的值maxPatternLength。
setMinSupport(值)	設置的值minSupport。
setparam(自我\ * (minSupport,…))
setSequenceCol(值)	設置的值sequenceCol。

屬性

maxLocalProjDBSize
maxPatternLength
minSupport
參數個數	返回所有參數命令的名字。
sequenceCol

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

findFrequentSequentialPatterns ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame )→pyspark.sql.dataframe.DataFrame

發現頻繁序列模式的完整的輸入序列項集。

參數

數據集 pyspark.sql.DataFrame

一個是包含一個序列dataframe列ArrayType (ArrayType (T))類型T的項目類型的輸入數據集。

返回

pyspark.sql.DataFrame

一個DataFrame包含的列順序和相應的頻率。它的模式將會是:

• 序列:ArrayType (ArrayType (T))項目類型(T)

• 頻率:長

getMaxLocalProjDBSize ( )→int

得到的價值maxLocalProjDBSize或其默認值。

getMaxPatternLength ( )→int

得到的價值maxPatternLength或其默認值。

getMinSupport ( )→浮動

得到的價值minSupport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。

getSequenceCol ( )→str

得到的價值sequenceCol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。

setMaxLocalProjDBSize ( 價值:int )→pyspark.ml.fpm.PrefixSpan

設置的值maxLocalProjDBSize。

setMaxPatternLength ( 價值:int )→pyspark.ml.fpm.PrefixSpan

設置的值maxPatternLength。

setMinSupport ( 價值:浮動 )→pyspark.ml.fpm.PrefixSpan

設置的值minSupport。

setparam ( 自我,\ *,minSupport = 0.1,maxPatternLength = 10,maxLocalProjDBSize = 32000000,sequenceCol = "序列" )

setSequenceCol ( 價值:str )→pyspark.ml.fpm.PrefixSpan

設置的值sequenceCol。

屬性的文檔

maxLocalProjDBSize :pyspark.ml.param.Param (int) =參數(父母=‘定義’,name = ' maxLocalProjDBSize ', doc = '的最大條目數(包括分隔符用於內部存儲格式)允許在投影數據庫在本地處理。如果一個投影數據庫超過這個尺寸,另一個迭代運行分布式前綴的增長。必須> 0。”)

maxPatternLength :pyspark.ml.param.Param (int) =參數(父母=‘定義’,name = ' maxPatternLength ', doc = '的最大長度序列模式。必須> 0。”)

minSupport :pyspark.ml.param.Param(浮動) =參數(父母=‘定義’,name = ' minSupport ', doc = '最小支撐位的順序模式。出現的順序模式(minSupport * size-of-the-dataset)多次將輸出。必須> = 0”。)

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。

sequenceCol :pyspark.ml.param.Param (str) =參數(父母=‘定義’,name = ' sequenceCol ', doc =“序列列數據集的名稱,行與null列被忽略。”)

以前的

FPGrowthModel

下一個

ImageSchema