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GbdtRegressorPredict(batch)
Description Parameters Script Example Script Result Description Gradient Boosting(often abbreviated to GBDT or GBM) is a popular supervised learning model. It is the best o... -
gbdt二分类预测(stream)
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本结果 功能介绍 gbdt(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于boosting的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题 支持连续特征和离散特征 支持数据采样和特征采样 目标分类必须是两个 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 ... -
特征分桶(batch)
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 输出数据 功能介绍 给定切分点，将连续变量分桶，可支持单列输入或多列输入，对应需要给出单列切分点或者多列切分点。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 selectedCols 选择的列名 计算列对应的列名列表 String[] ... -
Installing and getting started
安装和入门 依赖 必须的依赖 推荐的依赖 测试 错误 安装和入门 译者：Neolei 为了安装最新版本的seaborn, 可以 pip 命令: pip install seaborn 也可以使用 conda 命令安装: conda install seaborn 或者，您可以使用 pip 直接从github... -
决策树预测(stream)
决策树预测（stream） 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 决策树预测（stream） 功能介绍 决策树支持多种树模型 id3，cart，c4.5 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 predictionCol 预测结果列名... -
决策树预测(batch)
决策树预测（batch） 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 决策树预测（batch） 功能介绍 决策树支持多种树模型 id3，cart，c4.5 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 predictionCol 预测结果列名 ... -
特征分桶(stream)
功能介绍 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 输出数据 功能介绍 给定切分点，将连续变量分桶，可支持单列输入或多列输入，对应需要给出单列切分点或者多列切分点。 每列切分点需要严格递增，且至少有三个点。 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 handleInvalid 如何处理无效值 可以选择ski... -
特征哈希(batch)
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 输出数据 功能介绍 将多个特征组合成一个特征向量。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 selectedCols 选择的列名 计算列对应的列名列表 String[] ✓ outputCol 输出结果列列名 输出结... -
决策树预测(stream)
决策树预测（stream） 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 决策树预测（stream） 功能介绍 决策树支持多种树模型 id3，cart，c4.5 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 predictionCol 预测结果列名 ...