LinearRegressionTrainingSummary¶
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類
pyspark.ml.regression。LinearRegressionTrainingSummary( java_obj:可選(JavaObject]=沒有一個 ) ¶ -
線性回歸訓練的結果。目前,培訓總結忽略了權重除了目標跟蹤。
屬性
標準估計誤差係數和攔截。
的自由度。
加權殘差,通常的殘差權重新根的實例。
返回解釋方差的回歸評分。
字段“預測”,讓每個實例的特征向量。
在“預測”,讓每個實例的真正的標簽。
返回平均絕對誤差,這是一個風險函數對應的絕對誤差損失的期望值或l1-norm損失。
返回均方誤差,這是一個風險函數對應平方誤差的期望值損失或二次損失。
DataFrame的實例數量預測
目標函數(按比例縮小的損失+正規化)在每個迭代。
雙麵的假定值的估計係數和攔截。
在“預測”,使標簽在每個實例的預測價值。
Dataframe模型的輸出變換方法。
返回R ^ 2,確定係數。
調整後的回報率R ^ 2,確定係數調整。
預測殘差(標簽-值)
返回根均方誤差,定義為均方誤差的平方根。
t統計量的估計係數和攔截。
數量的訓練直到終止迭代。
屬性的文檔
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coefficientStandardErrors¶ -
標準估計誤差係數和攔截。這個值是隻有當使用“正常”的解決者。
如果
LinearRegression.fitIntercept設置為True,那麼返回的最後一個元素對應於攔截。
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degreesOfFreedom¶ -
的自由度。
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devianceResiduals¶ -
加權殘差,通常的殘差權重新根的實例。
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explainedVariance¶ -
返回解釋方差的回歸評分。explainedVariance =\(1 - \壓裂{方差(y - \帽子{y})}{方差(y)} \)
筆記
這忽略了實例權重(所有設置為1.0)LinearRegression.weightCol。這將會改變在以後的火花版本。
更多信息請見在維基百科上解釋變異
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featuresCol¶ -
字段“預測”,讓每個實例的特征向量。
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labelCol¶ -
在“預測”,讓每個實例的真正的標簽。
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meanAbsoluteError¶ -
返回平均絕對誤差,這是一個風險函數對應的絕對誤差損失的期望值或l1-norm損失。
筆記
這忽略了實例權重(所有設置為1.0)LinearRegression.weightCol。這將會改變在以後的火花版本。
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meanSquaredError¶ -
返回均方誤差,這是一個風險函數對應平方誤差的期望值損失或二次損失。
筆記
這忽略了實例權重(所有設置為1.0)LinearRegression.weightCol。這將會改變在以後的火花版本。
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numInstances¶ -
DataFrame的實例數量預測
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objectiveHistory¶ -
目標函數(按比例縮小的損失+正規化)在每個迭代。這個值是隻有當使用“l-bfgs”解決。
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pValues¶ -
雙麵的假定值的估計係數和攔截。這個值是隻有當使用“正常”的解決者。
如果
LinearRegression.fitIntercept設置為True,那麼返回的最後一個元素對應於攔截。
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predictionCol¶ -
在“預測”,使標簽在每個實例的預測價值。
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預測¶ -
Dataframe模型的輸出變換方法。
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r2adj¶ -
調整後的回報率R ^ 2,確定係數調整。
筆記
這忽略了實例權重(所有設置為1.0)LinearRegression.weightCol。這將會改變在以後的火花版本。
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殘差¶ -
預測殘差(標簽-值)
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rootMeanSquaredError¶ -
返回根均方誤差,定義為均方誤差的平方根。
筆記
這忽略了實例權重(所有設置為1.0)LinearRegression.weightCol。這將會改變在以後的火花版本。
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tValues¶ -
t統計量的估計係數和攔截。這個值是隻有當使用“正常”的解決者。
如果
LinearRegression.fitIntercept設置為True,那麼返回的最後一個元素對應於攔截。
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totalIterations¶ -
數量的訓練直到終止迭代。這個值是隻有當使用“l-bfgs”解決。
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