决策树回归

功能介绍

  • 本函数支持cart回归

  • 支持带样本权重的训练

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值
maxDepth 树的深度限制 树的深度限制 Integer 2147483647
minSamplesPerLeaf 叶节点的最小样本个数 叶节点的最小样本个数 Integer 2
createTreeMode 创建树的模式。 series表示每个单机创建单颗树，parallel表示并行创建单颗树。 String “series”
maxBins 连续特征进行分箱的最大个数 连续特征进行分箱的最大个数。 Integer 128
maxMemoryInMB 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 Integer 64
predictionCol 预测结果列名 预测结果列名 String ✓
predictionDetailCol 预测详细信息列名 预测详细信息列名 String
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
featureCols 特征列名 特征列名，必选 String[] ✓
labelCol 标签列名 输入表中的标签列名 String ✓
categoricalCols 离散特征列名 可选，默认选择String类型和Boolean类型作为离散特征，如果没有则为空 String[]
weightCol 权重列名 权重列对应的列名 String null
maxLeaves 叶节点的最多个数 叶节点的最多个数 Integer 2147483647
minSampleRatioPerChild 子节点占父节点的最小样本比例 子节点占父节点的最小样本比例 Double 0.0
minInfoGain 分裂的最小增益 分裂的最小增益 Double 0.0

脚本示例

脚本代码

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. from pyalink.alink import *
  6. def exampleData():
  7.     return np.array([
  8.         [1.0, "A", 0, 0, 0],
  9.         [2.0, "B", 1, 1, 0],
  10.         [3.0, "C", 2, 2, 1],
  11.         [4.0, "D", 3, 3, 1]
  12.     ])
  15. def sourceFrame():
  16.     data = exampleData()
  17.     return pd.DataFrame({
  18.         "f0": data[:, 0],
  19.         "f1": data[:, 1],
  20.         "f2": data[:, 2],
  21.         "f3": data[:, 3],
  22.         "label": data[:, 4]
  23.     })
  26. def batchSource():
  27.     return dataframeToOperator(
  28.         sourceFrame(),
  29.         schemaStr='''
  30.     f0 double, 
  31.     f1 string, 
  32.     f2 int, 
  33.     f3 int, 
  34.     label int
  35.     ''',
  36.         op_type='batch'
  37.     )
  40. def streamSource():
  41.     return dataframeToOperator(
  42.         sourceFrame(),
  43.         schemaStr='''
  44.     f0 double, 
  45.     f1 string, 
  46.     f2 int, 
  47.     f3 int, 
  48.     label int
  49.     ''',
  50.         op_type='stream'
  51.     )
  54. (
  55.     DecisionTreeRegressor()
  56.     .setPredictionCol('pred')
  57.     .setLabelCol('label')
  58.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])
  59.     .fit(batchSource())
  60.     .transform(batchSource())
  61.     .print()
  62. )
  64. (
  65.     DecisionTreeRegressor()
  66.     .setPredictionCol('pred')
  67.     .setLabelCol('label')
  68.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])
  69.     .fit(batchSource())
  70.     .transform(streamSource())
  71.     .print()
  72. )
  74. StreamOperator.execute()

脚本结果

批预测结果

  1.     f0 f1  f2  f3  label  pred
  2. 0  1.0  A   0   0      0   0.0
  3. 1  2.0  B   1   1      0   0.0
  4. 2  3.0  C   2   2      1   1.0
  5. 3  4.0  D   3   3      1   1.0

流预测结果

  1. f0    f1    f2    f3    label    pred
  2. 0    2.0    B    1    1    0    0.0
  3. 1    4.0    D    3    3    1    1.0
  4. 2    1.0    A    0    0    0    0.0
  5. 3    3.0    C    2    2    1    1.0