BinaryRandomForestClassificationTrainingSummary¶
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類
pyspark.ml.classification。
BinaryRandomForestClassificationTrainingSummary
( java_obj:可選(JavaObject]=沒有一個 ) ¶ -
BinaryRandomForestClassification培訓結果對於一個給定的模型。
方法
fMeasureByLabel
([測試])為每個標簽返回f-measure(類別)。
weightedFMeasure
([測試])加權平均f-measure回報。
屬性
返回的準確性。
計算接受者操作特征(ROC)曲線下的麵積。
返回一個dataframe與兩個字段(閾值,F-Measure)曲線與β= 1.0。
返回假陽性率為每個標簽(類別)。
在“預測”,讓每個實例的真正的標簽。
返回標簽按升序的順序。
目標函數(按比例縮小的損失+正規化)在每個迭代。
返回precision-recall曲線,它是一個包含兩個字段Dataframe記得,精度(0.0,1.0)前綴。
回報精度為每個標簽(類別)。
返回一個dataframe與兩個字段(閾值,精度)曲線。
在“預測”,給了每個類的預測。
Dataframe模型的輸出變換方法。
為每個標簽返回召回(類別)。
返回一個dataframe與兩個字段(閾值,召回)曲線。
返回接受者操作特征(ROC)曲線,這是一個Dataframe有兩個字段(玻璃鋼,TPR)前綴(0.0,0.0)和(1.0,1.0)附加到它。
在“預測”,給了每個類的概率或生預測作為一個向量。
數量的訓練直到終止迭代。
返回true積極率為每個標簽(類別)。
在“預測”,讓每個實例作為一個向量的重量。
返回加權假陽性率。
返回加權平均精度。
返回加權平均召回。
返回加權真陽性率。
方法的文檔
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fMeasureByLabel
( β:浮動=1.0 )→列表(浮動] ¶ -
為每個標簽返回f-measure(類別)。
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weightedFMeasure
( β:浮動=1.0 )→浮動¶ -
加權平均f-measure回報。
屬性的文檔
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精度
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返回的準確性。(等於總數正確分類實例總數的實例)。
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areaUnderROC
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計算接受者操作特征(ROC)曲線下的麵積。
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fMeasureByThreshold
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返回一個dataframe與兩個字段(閾值,F-Measure)曲線與β= 1.0。
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falsePositiveRateByLabel
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返回假陽性率為每個標簽(類別)。
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labelCol
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在“預測”,讓每個實例的真正的標簽。
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標簽
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返回標簽按升序的順序。這個訂單與訂單用於度量在標簽指定為數組,例如,truePositiveRateByLabel。
筆記
在大多數情況下,它將值{0.0,1.0,…,numClasses-1},然而,如果訓練集是失蹤的一個標簽,那麼所有數組的標簽(例如,從truePositiveRateByLabel)將長度numClasses-1 numClasses相反的預期。
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objectiveHistory
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目標函數(按比例縮小的損失+正規化)在每個迭代。它包含一個元素,初始狀態,比的迭代次數。
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公關
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返回precision-recall曲線,它是一個包含兩個字段Dataframe記得,精度(0.0,1.0)前綴。
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precisionByLabel
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回報精度為每個標簽(類別)。
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precisionByThreshold
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返回一個dataframe與兩個字段(閾值,精度)曲線。每一個可能的概率獲得在轉換中使用的數據集作為閾值計算精度。
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predictionCol
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在“預測”,給了每個類的預測。
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預測
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Dataframe模型的輸出變換方法。
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recallByLabel
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為每個標簽返回召回(類別)。
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recallByThreshold
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返回一個dataframe與兩個字段(閾值,召回)曲線。每一個可能的概率獲得在轉換中使用的數據集作為閾值計算召回。
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scoreCol
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在“預測”,給了每個類的概率或生預測作為一個向量。
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totalIterations
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數量的訓練直到終止迭代。
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truePositiveRateByLabel
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返回true積極率為每個標簽(類別)。
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weightCol
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在“預測”,讓每個實例作為一個向量的重量。
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weightedFalsePositiveRate
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返回加權假陽性率。
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weightedPrecision
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返回加權平均精度。
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weightedRecall
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返回加權平均召回。(等於精度、召回和f-measure)
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weightedTruePositiveRate
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返回加權真陽性率。(等於精度、召回和f-measure)
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