Pyspark 线性回归梯度下降交叉验证知识点详解
我正在尝试在 pyspark 中的 sgd 模型上执行交叉验证,我正在使用pyspark.mllib.regression,paramgridbuilder和crossvalidator都来自pyspark.ml.tuning库的linearregressionwithsgd。
在 spark 网站上跟踪文件资料之后,我希望运行此方法可以正常工作
资料参考:https://spark.apache.org/docs/2.1.0/ml-tuning.html
lr = linearregressionwithsgd() pipeline=pipeline(stages=[lr]) paramgrid = paramgridbuilder()\ .addgrid(lr.stepsize, array(0.1, 0.01))\ .build() crossval = crossvalidator(estimator=pipeline,estimatorparammaps= paramgrid, evaluator=regressionevaluator(), numfolds=10)
但是linearregressionwithsgd()没有属性stepsize(也没有运气尝试过其他人)。
我可以将 lr 设置为linearregression,但是我无法在模型中使用 sgd 并进行交叉验证。
斯卡拉中有kfold方法,但我不确定如何从 pyspark 访问该方法
解决方案
您可以使用linearregressionwithsgd中的step参数来定义步长,但由于您正在混合不兼容的库,因此这将使代码无法正常工作。不幸的是,我不知道如何使用sgd优化对ml库进行交叉验证,我想知道自己,但是您正在混合使用pyspark.ml和pyspark.mllib库。具体来说,您不能将linearregressionwithsgd与pyspark.ml库一起使用。您必须使用pyspark.ml.regression.linearregression。
好消息是您可以将pyspark.ml.regression.linearregression的setsolver属性设置为使用'gd'。因此,您可能可以将'gd'优化器的参数设置为以sgd运行,但是我不确定求解器文档在哪里或如何设置求解器属性(例如批大小)。该api显示了调用param()的linearregression对象,但是我不确定它是否使用pyspark.mllib优化器。如果有人知道如何设置求解器属性,则可以通过允许您将pipeline,paramgridbuilder和crossvalidation ml软件包用于linearregression进行模型选择,并利用sgd优化进行参数调整来回答您的问题。
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