IsotonicRegressionModel¶

類 pyspark.ml.regression。 IsotonicRegressionModel ( java_model:可選(JavaObject]=沒有一個 ) ¶

模型擬合的IsotonicRegression。

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。
`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)。
`預測`(值)	預測給定特性的標簽。
`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`。
`setPredictionCol`(值)	設置的值`predictionCol`。
`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

`邊界`	邊界在增加訂單的預測是已知的。
`featureIndex`
`featuresCol`
`等張`
`labelCol`
`numFeatures`	返回的數量特征模型訓練。
`參數個數`	返回所有參數命令的名字。
`predictionCol`
`預測`	預測與邊界的相關指數,單調,因為等張回歸。
`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

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)。

預測 ( 價值:浮動 )→浮動¶: 預測給定特性的標簽。

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.IsotonicRegressionModel ¶: 設置的值featureIndex。

setFeaturesCol ( 價值:str )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegressionModel ¶: 設置的值featuresCol。

setPredictionCol ( 價值:str )→pyspark.ml.regression.IsotonicRegressionModel ¶: 設置的值predictionCol。

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。

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

邊界 ¶: 邊界在增加訂單的預測是已知的。

featureIndex :pyspark.ml.param.Param (int) =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 :pyspark.ml.param.Param(保齡球) =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。”) ¶

numFeatures ¶: 返回的數量特征模型訓練。如果未知,返回1

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。) ¶

預測 ¶: 預測與邊界的相關指數,單調,因為等張回歸。

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。”) ¶

以前的

IsotonicRegression

下一個

LinearRegression