线性回归算法
功能介绍
- 线性回归是一个回归算法
- 线性回归组件支持稀疏、稠密两种数据格式
- 线性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
data = np.array([ [2, 1, 1], [3, 2, 1], [4, 3, 2], [2, 4, 1], [2, 2, 1], [4, 3, 2], [1, 2, 1], [5, 3, 3]])df = pd.DataFrame({"f0": data[:, 0], "f1": data[:, 1], "label": data[:, 2]})batchData = dataframeToOperator(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int', op_type='batch')streamData = dataframeToOperator(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int', op_type='stream')colnames = ["f0","f1"]lr = LinearRegTrainBatchOp().setFeatureCols(colnames).setLabelCol("label")model = batchData.link(lr)predictor = LinearRegPredictStreamOp(model).setPredictionCol("pred")predictor.linkFrom(streamData).print()StreamOperator.execute()
运行结果
| f0 |
f1 |
label |
pred |
| 2 |
1 |
1 |
1.000014 |
| 3 |
2 |
1 |
1.538474 |
| 4 |
3 |
2 |
2.076934 |
| 2 |
4 |
1 |
1.138446 |
| 2 |
2 |
1 |
1.046158 |
| 4 |
3 |
2 |
2.076934 |
| 1 |
2 |
1 |
0.553842 |
| 5 |
3 |
3 |
2.569250 |