• 随机森林回归
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      • 脚本结果

    随机森林回归

    功能介绍

    • 随机森林回归是一种常用的树模型，由于bagging的过程，可以避免过拟合

    • 随机森林回归组件支持稠密数据格式

    • 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
    featureSubsamplingRatio 每棵树特征采样的比例 每棵树特征采样的比例，范围为(0, 1]。 Double 0.2
    numSubsetFeatures 每棵树的特征采样数目 每棵树的特征采样数目 Integer 2147483647
    numTrees 模型中树的棵数 模型中树的棵数 Integer 10
    subsamplingRatio 每棵树的样本采样比例或采样行数 每棵树的样本采样比例或采样行数，行数上限100w行 Double 100000.0
    treeType 模型中树的类型 模型中树的类型，平均（gini，entropy均分），gini或者entropy String “avg”
    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
    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. trainOp = (
    55.     RandomForestRegTrainBatchOp()
    56.     .setLabelCol('label')
    57.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])
    58. )
    60. predictBatchOp = (
    61.     RandomForestRegPredictBatchOp()
    62.     .setPredictionCol('pred')
    63. )
    65. (
    66.     predictBatchOp
    67.     .linkFrom(
    68.         batchSource().link(trainOp),
    69.         batchSource()
    70.     )
    71.     .print()
    72. )
    74. predictStreamOp = (
    75.     RandomForestRegPredictStreamOp(
    76.         batchSource().link(trainOp)
    77.     )
    78.     .setPredictionCol('pred')
    79. )
    81. (
    82.     predictStreamOp
    83.     .linkFrom(
    84.         streamSource()
    85.     )
    86.     .print()
    87. )
    89. 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