【RF的特征子集选取策略（spark ml）】的更多相关文章

RF的特征子集选取策略（spark ml）

支持连续变量和类别变量,类别变量就是某个属性有三个值,a,b,c,需要用Feature Transformers中的vectorindexer处理 上来是一堆参数 setMaxDepth:最大树深度 setMaxBins:最大装箱数,为了近似统计变量,比如变量有100个值,我只分成10段去做统计 setMinInstancesPerNode:每个节点最少实例 setMinInfoGain:最小信息增益 setMaxMemoryInMB:最大内存MB单位,这个值越大,一次处理的节点划分就越多 se…

使用spark ml pipeline进行机器学习

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

spark ml 的例子

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

spark ml pipeline构建机器学习任务

一.关于spark ml pipeline与机器学习一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习问…

Spark ML下实现的多分类adaboost+naivebayes算法在文本分类上的应用

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

Spark ML源码分析之四 树

        之前我们讲过,在Spark ML中所有的机器学习模型都是以参数作为划分的,树相关的参数定义在treeParams.scala这个文件中,这里构建一个关于树的体系结构.首先,以DecisionTreeParams作为起始,这里存储了跟树相关的最基础的参数,注意它扩展自PredictorParams.接下来为了区分分类器和回归器,提出了TreeClassifierParams和TreeRegressorParams,两者都直接扩展自Params,分别定义了树相关的分类器和回归器所需要…

Spark ML机器学习

Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD, DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态, 不再添加新特性. 本文将重点介绍pyspark.ml, 测试环境为Spark 2.1, Python API. 首先介绍pyspark.ml中的几个基类: ML Da…

Spark ML 几种 归一化(规范化)方法总结

规范化,有关之前都是用 python写的,  偶然要用scala 进行写, 看到这位大神写的, 那个网页也不错,那个连接图做的还蛮不错的,那天也将自己的博客弄一下那个插件. 本文来源 原文地址:http://www.neilron.xyz/spark-ml-feature-scaler/ 下面是大神写的: org.apache.spark.ml.feature包中包含了4种不同的归一化方法: Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler…

Spark ML Pipeline简介

Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度.        Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象.DataFrame来自Spark SQL,表示对数据集的一种特殊抽象,它也是Dataset(它是Spar…

spark org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector cannot be cast to org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector

在使用 import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler 转换特征后,想要放入 import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD 去训练的时候出现错误: Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector cannot be cast to org.apache.spark.m…