使用 pyspark 调整回归树模型的 k 折交叉验证

Question

我正在尝试使用 k 折交叉验证来调整在 pyspark 中生成的回归树。但是，据我目前所见，无法将 pyspark 的 CrossValidator 与 pyspark 的 DecisionTree.trainRegressor 结合使用。这是相关代码。

    (trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])

    model = DecisionTree.trainRegressor(trainingData, categoricalFeaturesInfo={}, impurity='variance', maxDepth=5, maxBins=32)

然后如何将 k 折交叉验证应用于回归量？

Answer 1

你可以试试这个：

(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])

model = DecisionTree.trainRegressor(trainingData, categoricalFeaturesInfo={}, impurity='variance', numClasses=2)

paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(model.maxDepth, [4, 5, 6, 7]) \
    .addGrid(model.maxBins, [24, 28, 32, 36]) \
    .build()

crossval = CrossValidator(estimator=model,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=BinaryClassificationEvaluator(),
                          numFolds=3)  

# Run cross-validation, and choose the best set of parameters.
cvModel = crossval.fit(training)

使用 pyspark 调整回归树模型的 k 折交叉验证

k-fold cross validation to tune regressive tree model using pyspark

decision-tree

pyspark

k-fold