LinearDataGenerator¶
-
類
pyspark.mllib.util。LinearDataGenerator¶ -
跑龍套生成線性數據。
方法
generateLinearInput(攔截、重量…)- 參數
generateLinearRDD(sc、nexamples nfeatures eps)生成一個LabeledPoints抽樣。
方法的文檔
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靜態
generateLinearInput( 攔截:浮動,權重:VectorLike,xMean:VectorLike,xVariance:VectorLike,nPoints:int,種子:int,每股收益:浮動 )→列表(LabeledPoint] ¶ -
- 參數
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- 攔截 浮動
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偏差係數,c X 'w + c
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權重
pyspark.mllib.linalg.Vector或可轉換 -
特征向量,這個詞在X 'w + c w
-
xMean
pyspark.mllib.linalg.Vector或可轉換 -
點在數據X為中心。
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xVariance
pyspark.mllib.linalg.Vector或可轉換 -
給定數據的方差
- nPoints int
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點生成的數量
- 種子 int
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隨機種子
- 每股收益 浮動
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用於規模噪音。如果設置了每股收益高,添加高斯噪聲的數量更多。
- 返回
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- 列表
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的
pyspark.mllib.regression.LabeledPoints長度nPoints
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靜態
generateLinearRDD( sc:pyspark.context.SparkContext,nexamples:int,nfeatures:int,每股收益:浮動,nParts:int=2,攔截:浮動=0.0 )→pyspark.rdd.RDD(LabeledPoint] ¶ -
生成一個LabeledPoints抽樣。