• 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 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

    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.     DecisionTreeTrainBatchOp()
    56.     .setLabelCol('label')
    57.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])
    58. )
    60. predictBatchOp = (
    61.     DecisionTreePredictBatchOp()
    62.     .setPredictionDetailCol('pred_detail')
    63.     .setPredictionCol('pred')
    64. )
    66. (
    67.     predictBatchOp
    68.     .linkFrom(
    69.         batchSource().link(trainOp),
    70.         batchSource()
    71.     )
    72.     .print()
    73. )
    75. predictStreamOp = (
    76.     DecisionTreePredictStreamOp(
    77.         batchSource().link(trainOp)
    78.     )
    79.     .setPredictionDetailCol('pred_detail')
    80.     .setPredictionCol('pred')
    81. )
    83. (
    84.     predictStreamOp
    85.     .linkFrom(
    86.         streamSource()
    87.     )
    88.     .print()
    89. )
    91. StreamOperator.execute()

    脚本结果

    1.     f0 f1  f2  f3  label  pred        pred_detail
    2. 0  1.0  A   0   0      0     0  {"0":1.0,"1":0.0}
    3. 1  2.0  B   1   1      0     0  {"0":1.0,"1":0.0}
    4. 2  3.0  C   2   2      1     1  {"0":0.0,"1":1.0}
    5. 3  4.0  D   3   3      1     1  {"0":0.0,"1":1.0}