IsotonicRegression

類 pyspark.ml.regression。 IsotonicRegression ( *,featuresCol:str=“特性”,labelCol:str=“標簽”,predictionCol:str=“預測”,weightCol:可選(str]=沒有一個,等張:bool=真正的,featureIndex:int=0 )

目前使用並行池侵犯相鄰的算法實現。隻有一元(單一特征)算法的支持。

例子

> > >從pyspark.ml.linalg進口向量> > >df=火花。createDataFrame([…(1.0,向量。密集的(1.0)),…(0.0,向量。稀疏的(1,[],[]))),(“標簽”,“特征”])> > >紅外=IsotonicRegression()> > >模型=紅外。適合(df)> > >模型。setFeaturesCol(“特征”)IsotonicRegressionModel……> > >模型。numFeatures1> > >電平=火花。createDataFrame(((向量。密集的(- - - - - -1.0),),(“特征”])> > >模型。變換(電平)。頭()。預測0.0> > >模型。預測(電平。頭()。特性(模型。getFeatureIndex()))0.0> > >模型。邊界DenseVector ([0.0, 1.0])> > >ir_path=temp_path+“/紅外”> > >紅外。保存(ir_path)> > >ir2=IsotonicRegression。負載(ir_path)> > >ir2。getIsotonic()真正的> > >model_path=temp_path+“/ ir_model”> > >模型。保存(model_path)> > >model2=IsotonicRegressionModel。負載(model_path)> > >模型。邊界= =model2。邊界真正的> > >模型。預測= =model2。預測真正的> > >模型。變換(電平)。取(1)= =model2。變換(電平)。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。
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。
適合(數據集[params))	適合一個模型與可選參數的輸入數據集。
fitMultiple(paramMaps數據集)	適合一個模型為每個參數映射的輸入數據集paramMaps。
getFeatureIndex()	得到的價值featureIndex或其默認值。
getFeaturesCol()	得到的價值featuresCol或其默認值。
getIsotonic()	得到的值等滲或其默認值。
getLabelCol()	得到的價值labelCol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。
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)。
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。
setFeatureIndex(值)	設置的值featureIndex。
setFeaturesCol(值)	設置的值featuresCol。
setIsotonic(值)	設置的值等張。
setLabelCol(值)	設置的值labelCol。
setparam(* [,labelCol featuresCol…))	setparam(自我,*,featuresCol =“特性”,labelCol =“標簽”,predictionCol =“預測”,weightCol = None,等張= True, featureIndex = 0): IsotonicRegression設置參數。
setPredictionCol(值)	設置的值predictionCol。
setWeightCol(值)	設置的值weightCol。
寫()	返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性

featureIndex
featuresCol
等張
labelCol
參數個數	返回所有參數命令的名字。
predictionCol
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

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

適合 ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,參數個數:聯盟[ParamMap、列表(ParamMap)元組(ParamMap),沒有一個)=沒有一個 )→聯盟(米,列表(米] ]

適合一個模型與可選參數的輸入數據集。

參數

數據集 pyspark.sql.DataFrame

輸入數據集。

參數個數 dict或列表或元組,可選的

一個可選的參數覆蓋嵌入參數的地圖。如果列表/元組的參數映射,這適用於每一個參數並返回一個列表的模型映射。

返回

變壓器或者一個列表變壓器

擬合模型(年代)

fitMultiple ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,paramMaps:序列(ParamMap] )→迭代器(元組(int,米] ]

適合一個模型為每個參數映射的輸入數據集paramMaps。

參數

數據集 pyspark.sql.DataFrame

輸入數據集。

paramMaps collections.abc.Sequence

一係列的參數映射。

返回

_FitMultipleIterator

一個線程安全的iterable包含為每個參數映射模型。每次調用下一個(modelIterator)將返回(指數模型)模型是適合使用在哪裏paramMaps(指數)。指數值可能不是連續的。

getFeatureIndex ( )→int

得到的價值featureIndex或其默認值。

getFeaturesCol ( )→str

得到的價值featuresCol或其默認值。

getIsotonic ( )→bool

得到的值等滲或其默認值。

getLabelCol ( )→str

得到的價值labelCol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。

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)。

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。

setFeatureIndex ( 價值:int )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

設置的值featureIndex。

setFeaturesCol ( 價值:str )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

設置的值featuresCol。

setIsotonic ( 價值:bool )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

設置的值等張。

setLabelCol ( 價值:str )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

設置的值labelCol。

setparam ( *,featuresCol:str=“特性”,labelCol:str=“標簽”,predictionCol:str=“預測”,weightCol:可選(str]=沒有一個,等張:bool=真正的,featureIndex:int=0 )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

setparam(自我,*,featuresCol =“特性”,labelCol =“標簽”,predictionCol =“預測”,weightCol = None,等張= True, featureIndex = 0): IsotonicRegression設置參數。

setPredictionCol ( 價值:str )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

設置的值predictionCol。

setWeightCol ( 價值:str )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegression

設置的值weightCol。

寫 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLWriter

返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性的文檔

featureIndex =參數(父母=‘定義’,name = ' featureIndex ', doc =”的索引功能如果featuresCol向量列,否則無效。)

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

等張 =參數(父母=‘定義’,name =“等滲”,醫生= '輸出序列是否應該等張/增加(真正的)orantitonic /減少(false)。)

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

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。)

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。”)

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