Ridge回归算法

功能介绍

  • Ridge回归是一个回归算法
  • Ridge回归组件支持稀疏、稠密两种数据格式
  • Ridge回归组件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
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
predictionCol 预测结果列名 预测结果列名 String ✓
vectorCol 向量列名 向量列对应的列名，默认值是null String null

脚本示例

运行脚本

  1. data = np.array([
  2.     [2, 1, 1],
  3.     [3, 2, 1],
  4.     [4, 3, 2],
  5.     [2, 4, 1],
  6.     [2, 2, 1],
  7.     [4, 3, 2],
  8.     [1, 2, 1],
  9.     [5, 3, 3]])
  10. df = pd.DataFrame({"f0": data[:, 0], 
  11.                    "f1": data[:, 1],
  12.                    "label": data[:, 2]})
  14. batchData = dataframeToOperator(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int', op_type='batch')
  15. streamData = dataframeToOperator(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int', op_type='stream')
  16. colnames = ["f0","f1"]
  17. ridge = RidgeRegTrainBatchOp().setLambda(0.1).setFeatureCols(colnames).setLabelCol("label")
  18. model = batchData.link(ridge)
  20. predictor = LinearRegPredictStreamOp(model).setPredictionCol("pred")
  21. predictor.linkFrom(streamData).print()
  22. StreamOperator.execute()

运行结果

f0 f1 f2 label pred
1.0 7.0 9.0 16.8 16.614452974656647
1.0 3.0 3.0 6.7 6.754928617036061
1.0 2.0 4.0 6.9 6.871072594920224
1.0 3.0 4.0 8.0 7.787338643951784