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Python pyspark IsotonicRegressionModel用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.regression.IsotonicRegressionModel 的用法。

用法:

class pyspark.mllib.regression.IsotonicRegressionModel(boundaries, predictions, isotonic)

等滲回歸的回歸模型。

1.4.0 版中的新函數。

參數

boundariesndarray

預測已知的邊界數組。邊界必須按升序排序。

predictionsndarray

與同一索引處的邊界關聯的預測數組。等滲回歸的結果,因此是單調的。

isotonic真的

指示這是等滲的還是反滲的。

例子

>>> data = [(1, 0, 1), (2, 1, 1), (3, 2, 1), (1, 3, 1), (6, 4, 1), (17, 5, 1), (16, 6, 1)]
>>> irm = IsotonicRegression.train(sc.parallelize(data))
>>> irm.predict(3)
2.0
>>> irm.predict(5)
16.5
>>> irm.predict(sc.parallelize([3, 5])).collect()
[2.0, 16.5]
>>> import os, tempfile
>>> path = tempfile.mkdtemp()
>>> irm.save(sc, path)
>>> sameModel = IsotonicRegressionModel.load(sc, path)
>>> sameModel.predict(3)
2.0
>>> sameModel.predict(5)
16.5
>>> from shutil import rmtree
>>> try:
...     rmtree(path)
... except OSError:
...     pass

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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.mllib.regression.IsotonicRegressionModel。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。