GradientBoostedTreesModel¶
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類
pyspark.mllib.tree。GradientBoostedTreesModel( java_model:py4j.java_gateway.JavaObject ) ¶ -
代表一個gradient-boosted樹模型。
方法
調用(名字,*一個)調用的方法java_model
負載(sc路徑)從給定的路徑加載模型。
numTrees()合奏的樹木數量。
預測(x)預測單個數據點的值或一個抽樣點的使用模型訓練。
保存(sc路徑)這個模型保存到給定的路徑。
完整的模型
得到的節點總數,求和中所有的樹木。
方法的文檔
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調用( 的名字:str,*一個:任何 )→任何¶ -
調用的方法java_model
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classmethod
負載( sc:pyspark.context.SparkContext,路徑:str )→傑¶ -
從給定的路徑加載模型。
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numTrees( )→int¶ -
合奏的樹木數量。
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預測( x:聯盟(VectorLike,pyspark.rdd.RDD(VectorLike]] )→聯盟(浮動,pyspark.rdd.RDD(浮動] ] ¶ -
預測單個數據點的值或一個抽樣點的使用模型訓練。
筆記
在Python中,預測當前不能使用在一個抽樣轉換或行動。直接調用預測的抽樣。
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保存( sc:pyspark.context.SparkContext,路徑:str )→沒有¶ -
這個模型保存到給定的路徑。
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toDebugString( )→str¶ -
完整的模型
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totalNumNodes( )→int¶ -
得到的節點總數,求和中所有的樹木。
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