Python pyspark RankingEvaluator用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.ml.evaluation.RankingEvaluator 的用法。

用法: class pyspark.ml.evaluation.RankingEvaluator(*, predictionCol='prediction', labelCol='label', metricName='meanAveragePrecision', k=10)

排名評估器，它需要兩個輸入列：預測和標簽。

3.0.0 版中的新函數。

注意：

實驗性的

例子：

>>> scoreAndLabels = [([1.0, 6.0, 2.0, 7.0, 8.0, 3.0, 9.0, 10.0, 4.0, 5.0],
...     [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]),
...     ([4.0, 1.0, 5.0, 6.0, 2.0, 7.0, 3.0, 8.0, 9.0, 10.0], [1.0, 2.0, 3.0]),
...     ([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], [])]
>>> dataset = spark.createDataFrame(scoreAndLabels, ["prediction", "label"])
...
>>> evaluator = RankingEvaluator()
>>> evaluator.setPredictionCol("prediction")
RankingEvaluator...
>>> evaluator.evaluate(dataset)
0.35...
>>> evaluator.evaluate(dataset, {evaluator.metricName: "precisionAtK", evaluator.k: 2})
0.33...
>>> ranke_path = temp_path + "/ranke"
>>> evaluator.save(ranke_path)
>>> evaluator2 = RankingEvaluator.load(ranke_path)
>>> str(evaluator2.getPredictionCol())
'prediction'

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.ml.evaluation.RankingEvaluator。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。