• 决策树回归训练
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      • 脚本结果

    决策树回归训练

    功能介绍

    • 本函数支持cart回归

    • 支持带样本权重的训练

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值
    maxDepth 树的深度限制 树的深度限制 Integer 2147483647
    minSamplesPerLeaf 叶节点的最小样本个数 叶节点的最小样本个数 Integer 2
    createTreeMode 创建树的模式。 series表示每个单机创建单颗树,parallel表示并行创建单颗树。 String “series”
    maxBins 连续特征进行分箱的最大个数 连续特征进行分箱的最大个数。 Integer 128
    maxMemoryInMB 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 Integer 64
    featureCols 特征列名 特征列名,必选 String[]
    labelCol 标签列名 输入表中的标签列名 String
    categoricalCols 离散特征列名 可选,默认选择String类型和Boolean类型作为离散特征,如果没有则为空 String[]
    weightCol 权重列名 权重列对应的列名 String null
    maxLeaves 叶节点的最多个数 叶节点的最多个数 Integer 2147483647
    minSampleRatioPerChild 子节点占父节点的最小样本比例 子节点占父节点的最小样本比例 Double 0.0
    minInfoGain 分裂的最小增益 分裂的最小增益 Double 0.0

    脚本示例

    脚本代码

    1. import numpy as np
    2. import pandas as pd
    3. from pyalink.alink import *
    4. def exampleData():
    5. return np.array([
    6. [1.0, "A", 0, 0, 0],
    7. [2.0, "B", 1, 1, 0],
    8. [3.0, "C", 2, 2, 1],
    9. [4.0, "D", 3, 3, 1]
    10. ])
    11. def sourceFrame():
    12. data = exampleData()
    13. return pd.DataFrame({
    14. "f0": data[:, 0],
    15. "f1": data[:, 1],
    16. "f2": data[:, 2],
    17. "f3": data[:, 3],
    18. "label": data[:, 4]
    19. })
    20. def batchSource():
    21. return dataframeToOperator(
    22. sourceFrame(),
    23. schemaStr='''
    24. f0 double,
    25. f1 string,
    26. f2 int,
    27. f3 int,
    28. label int
    29. ''',
    30. op_type='batch'
    31. )
    32. def streamSource():
    33. return dataframeToOperator(
    34. sourceFrame(),
    35. schemaStr='''
    36. f0 double,
    37. f1 string,
    38. f2 int,
    39. f3 int,
    40. label int
    41. ''',
    42. op_type='stream'
    43. )
    44. trainOp = (
    45. DecisionTreeRegTrainBatchOp()
    46. .setLabelCol('label')
    47. .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])
    48. )
    49. predictBatchOp = (
    50. DecisionTreeRegPredictBatchOp()
    51. .setPredictionCol('pred')
    52. )
    53. (
    54. predictBatchOp
    55. .linkFrom(
    56. batchSource().link(trainOp),
    57. batchSource()
    58. )
    59. .print()
    60. )
    61. predictStreamOp = (
    62. DecisionTreeRegPredictStreamOp(
    63. batchSource().link(trainOp)
    64. )
    65. .setPredictionCol('pred')
    66. )
    67. (
    68. predictStreamOp
    69. .linkFrom(
    70. streamSource()
    71. )
    72. .print()
    73. )
    74. StreamOperator.execute()

    脚本结果

    批预测结果

    1. f0 f1 f2 f3 label pred
    2. 0 1.0 A 0 0 0 0.0
    3. 1 2.0 B 1 1 0 0.0
    4. 2 3.0 C 2 2 1 1.0
    5. 3 4.0 D 3 3 1 1.0

    流预测结果

    1. f0 f1 f2 f3 label pred
    2. 0 1.0 A 0 0 0 0.0
    3. 1 3.0 C 2 2 1 1.0
    4. 2 2.0 B 1 1 0 0.0
    5. 3 4.0 D 3 3 1 1.0