frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.classificationimportDecisionTreeClassifier# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder.appName("DecisionTreeWithGridSearch").getOrCreate()# 创建数据框, 假设data是一个包含鸢尾花数据的Pandas DataFramedata=spark.createDataFrame([...
trainingData, testData = df.randomSplit([0.7, 0.3]) # 创建DecisionTreeClassifier dtClassifier = DecisionTreeClassifier() \ .setLabelCol("indexedLabel").setFeaturesCol("indexedFeatures") # 创建Pipeline,设置阶段 dtPipeline = Pipeline(stages=[labelIndexer, featureIndexer, dtClassifier, labelConverter])...
接下来,你需要导入构建决策树所需的库: frompyspark.ml.classificationimportDecisionTreeClassifierfrompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.evaluationimportMulticlassClassificationEvaluator 1. 2. 3. DecisionTreeClassifier:用于构建决策树模型。 VectorAssembler:将特征组合为一个向量。 MulticlassClassificatio...
VectorIndexer(inputCol="features", outputCol="indexedFeatures", maxCategories=4).fit(data)# Split the data into training and test sets (30% held out for testing)(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7,0.3])# Train a DecisionTree model.dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="indexedL...
Random Forest classifier Accuracy:0.79452 1. 决策树分类器 决策树被广泛使用,因为它们易于解释、处理分类特征、扩展到多类分类设置、不需要特征缩放,并且能够捕获非线性和特征交互。 复制 from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier dt = DecisionTreeClassifier(featuresCol = 'features', ...
# 导入需要的库 from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col from pyspark.sql.types import DoubleType from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.ml.evaluation import Multiclass...
Random Forest classifier Accuracy:0.79452决策树分类器 决策树被广泛使用,因为它们易于解释、处理分类特征、扩展到多类分类设置、不需要特征缩放,并且能够捕获非线性和特征交互。 机器学习 | 决策树模型(一)理论 机器学习 | 决策树模型(二)实例 frompyspark.ml.classificationimportDecisionTreeClassifier ...
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier from pyspark.ml import Pipeline # 特征工程:将相关列组合成特征向量 assembler = VectorAssembler(inputCols=["years_of_experience", "company_size"], outputCol="features") # 创建决策树分类器 dt = ...
决策树模型 # Import the Decision Tree Classifier classfrom pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier# Create a classifier object and fit to the training datatree=DecisionTreeClassifier()tree_model=tree.fit(flights_train
在这个例子中,首先使用StringIndexer将分类标签转换为索引,然后使用OneHotEncoder将索引转换为二进制向量表示。接下来,使用VectorAssembler将特征向量和转换后的标签向量合并为模型所需的输入格式。然后,使用RandomForestClassifier进行模型训练。最后,使用select方法选择需要的列,并使用show方法显示结果。