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

  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]})
  13. batchData = dataframeToOperator(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int', op_type='batch')
  14. streamData = dataframeToOperator(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int', op_type='stream')
  15. colnames = ["f0","f1"]
  16. lr = LinearRegTrainBatchOp().setFeatureCols(colnames).setLabelCol("label")
  17. model = batchData.link(lr)
  18. predictor = LinearRegPredictStreamOp(model).setPredictionCol("pred")
  19. predictor.linkFrom(streamData).print()
  20. 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