IsotonicRegression¶
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類
pyspark.mllib.regression。IsotonicRegression¶ -
等張回歸。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。
筆記
連續的奶油水果蛋白餅實現基於Tibshirani,瑞安·J。、Holger Hoefling和羅伯特Tibshirani (2011)[1]
基於Kearsley順序奶油水果蛋白餅並行,安東尼J。理查德•a . Tapia和邁克爾·w·Trosset (1996)[2]
另請參閱等張回歸(維基百科)。
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瑞安Tibshirani, J。,Holger Hoefling, and Robert Tibshirani. “Nearly-isotonic regression.” Technometrics 53.1 (2011): 54-61. Available fromhttp://www.stat.cmu.edu/ ryantibs /論文/ neariso.pdf
- 2
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Kearsley安東尼J。,Richard A. Tapia, and Michael W. Trosset “An approach to parallelizing isotonic regression.” Applied Mathematics and Parallel Computing. Physica-Verlag HD, 1996. 141-147. Available fromhttp://softlib.rice.edu/pub/CRPC-TRs/reports/CRPC-TR96640.pdf
方法
火車(數據(,等張))火車上的等張回歸模型給出的數據。
方法的文檔
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classmethod
火車( 數據:pyspark.rdd.RDD(VectorLike],等張:bool=真正的 )→pyspark.mllib.regression.IsotonicRegressionModel ¶ -
火車上的等張回歸模型給出的數據。
- 參數
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數據
pyspark.RDD -
抽樣的元組(標簽、特性、重量)。
- 等張 bool,可選
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是否這是等滲(默認)或反序。(默認值是真實的)
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數據