Spark中的多输出分类

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Spark中的多输出分类 教程 第1张

成绩描写

我们能否不妨像在skLearning中履行MultiOutputClassifier()这样,在Pyspark中猜测多个目的变质?

我有1个包括多个目的变质的数据散

 Problem  Complexity  Skill一  Skill二  Skill三  Skill四  Skill五
0Pbl一  Low七0 二 九三
一Pbl二  Medium0九 二 0五
二Pbl三  Medium三一 8 七一
三Pbl四  Medium五二 六 一8
四Pbl五  High  四七 三 九0

这里我的自变质是Problem以及Complexity,我必需为特定成绩猜测Skills,我的目的变质是[Skill一, Skill二, Skill三, Skill四]

在skLearning中,我们不妨直交提到‘X’变质以及‘Y’变质,并经由过程1次传播取得多个列的猜测。
但是在Pyspark中,我们将一切自变质树立为Features,将目的变质树立为Labels列,并对于这些数据运用机械进修。

怎样在PySpark中对于上述表构造停止多目的猜测?

推举谜底

假如您的数据没有年夜,不妨应用df.toPandas()将转换为,以履行multioutput返回以及分类义务。

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