evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction") evaluator.evaluate(predictions) 准确率是0.9616202660247297,和上面结果差不多。 3.交叉验证 用交叉验证来优化参数,这里我们针对基于词频特征的逻辑回归模型进行优化。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pipeline = Pipeline(stage...
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator# 在测试集上做预测predictions = model.transform(test_data)# 评估模型evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label_index", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")accuracy = evaluator.evaluate(predictions)print(f"模型...
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="indexedLabel", predictionCol="prediction") dtAccuracy = evaluator.evaluate(dtPredictions) print("Model Accuracy:", dtAccuracy) # 获取DecisionTreeClassificationModel treeModelClassifier = dtPipelineModel.stages[2] # 打印学习到的分类树模型 print("Learn...
这个小问题从官方的case来看,代表着: GBTClassifier是初始化的模型;GBTClassificationModel是fit之后的模型。如果是训练之后的model,需要使用GBTClassificationModel来进行save和load. 9 spark.ml模型评估 MulticlassClassificationEvaluator 之前找这个评估函数找了半天,需要用这样的用法(f1|weightedPrecision|weightedRecall|accur...
frompyspark.ml.tuningimportParamGridBuilder,CrossValidator# 创建参数网格paramGrid=ParamGridBuilder()\.addGrid(rf.maxDepth,[2,5,10])\.addGrid(rf.numTrees,[10,50,100])\.build()# 使用交叉验证器crossval=CrossValidator(estimator=rf,estimatorParamMaps=paramGrid,evaluator=MulticlassClassificationEvaluator(lab...
ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator from pyspark.sql import SparkSession # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('MLPExample').getOrCreate() # 加载数据 data = spark.read.format('libsvm').load('path_to_your_data') # 分割数据集为训练集和测试集 (trainingData...
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator# evaluate the model with test setevaluator = MulticlassClassificationEvaluator() tx_test = spark_model.transform(test)print('F1-Score ', evaluator.evaluate(tx_test, {evaluator.metricNam...
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。
multi_evaluator = MulticlassClassificationEvaluator( labelCol ='Outcome', metricName ='accuracy') print('Logistic Regression Accuracy:', multi_evaluator.evaluate(lr_predictions)) Logistic Regression Accuracy:0.78767梯度提升树分类器模型 梯度提升是一种用于回归和分类问题的机器学习技术,它以弱预测模型(通常是...
metric_name(string) : MulticlassClassificationEvaluator指标之一 Return: None """ # 作出预测 predictions = model.transform(test_data) # 设置评估器并计算分数 evaluator = MulticlassClassificationEvaluator( labelCol="churn", predictionCol="prediction", ...