使用pySpark模型从单个观测值进行预测
是一种基于分布式计算框架Spark的机器学习方法。pySpark是Spark的Python API，它提供了丰富的机器学习库和工具，可以用于大规模数据处理和分析。
在使用pySpark模型从单个观测值进行预测时，通常需要以下步骤：
- 数据准备：首先，需要准备用于训练和预测的数据集。数据集应包含特征（观测值）和相应的标签（预测目标）。可以使用Spark的数据处理功能进行数据清洗、特征提取和转换。
- 特征工程：在数据准备阶段，可以进行特征工程，包括特征选择、特征变换和特征构建。这些步骤有助于提取数据中的有用信息，并为模型提供更好的输入。
- 模型选择和训练：根据具体的预测任务，选择适合的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升树等。使用pySpark的机器学习库，可以实例化模型对象，并使用训练数据对模型进行训练。
- 模型评估：训练完成后，需要对模型进行评估，以了解其性能和准确度。可以使用交叉验证、ROC曲线、精确度、召回率等指标进行评估。
- 单个观测值预测：当模型训练完成并通过评估后，可以使用训练好的模型对单个观测值进行预测。通过提供观测值的特征，模型将输出相应的预测结果。
pySpark模型从单个观测值进行预测的应用场景非常广泛，例如金融领域的信用评分、销售预测、用户行为分析等。此外，pySpark还可以处理大规模数据，适用于需要高性能和分布式计算的场景。
腾讯云提供了一系列与Spark和机器学习相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）、腾讯云弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）等，这些产品可以帮助用户在云环境中使用pySpark进行大规模数据处理和机器学习任务。
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给出什么作为预测未来价值的指标？
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我每天都有数据库中的时间序列数据集，我的目标变量是完整的噪声信号，如下所示：
📷
为了训练和预测模型，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以检验模型是否有效。我有两个自变量和一个目标变量。我正在使用线性回归，Keras和其他模型。
我的基本问题是，在下周没有自变量的情况下，如何预测未来的值(未来一周，一个月)？在这种情况下，作为预测指标，我该给些什么？
任何信息都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-01-29得票数 1
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生产正常化
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问题
每次我得到一个新的观察时，是否应该读取整个数据集，对整个数据集进行规范化，创建ML模型，然后进行预测？
我是怎么被困住的
假设我有一个特性，在t-1，所有的值都有min/max = 0,000
在t，一个新的观测值为1001
考虑到ML模型已被训练成不同的min/max，我应该如何规范新的值？
谢谢
浏览 0提问于2019-12-13得票数 2
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无法理解特征提取
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他给了我这个例子:假设我们有一个巨大的图像数据集，我们希望根据图片中至少有一棵树的存在与否来对它们进行分类。因此，如果图像包含一棵树，它将被归类为1，否则为-1。
在神经网络的情况下，我们简单地将图像用标签传送
浏览 0提问于2021-01-18得票数 2
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如何区分机器学习模型的学习者类型
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当我使用相同的训练数据和测试数据训练了两个模型时，当涉及到评估模型时，它会出现误差。
所有的模型都必须有相同的学习者类型。
你知道什么是“学习者类型”的机器学习模式，以及如何告诉学习者类型的模式？
下面是我在蓝色机器学习方面的基本实践的截图：
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
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机器学习中的测试驱动开发
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使用一组培训(如果选择提供验证集的话进行验证)特性及其相应的标签(如果是无监督学习)和训练参数进行培训以生成模型。
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用模型来预测。
这些是我唯一应该写测试的东西吗？如何将TDD应用于机器学习？
浏览 1提问于2017-10-23得票数 0
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TBDS是否支持实时数据接入、国产数据库接入？
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浏览 672提问于2018-04-08
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回归-样本外预测
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我试图弄清楚如何处理我的预测问题，我不确定我在这个领域的理解是否正确，所以如果有人能帮助我，那就太好了。首先，我的目标是用回归预测时间序列。我不想使用ARIMA模型或其他启发式模型，而是希望专注于机器学习技术，如随机森林回归、k近邻回归等回归。以下是数据集的概述：
Timestamp UsageCPU UsageMemory Indicator Delay
2014-01-03 21:50:00 3123 1231 1 123
2014-01-03 22:00:00 5123
浏览 4提问于2017-05-20得票数 2
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用于单个数据点的SHAP，而不是整个数据集的平均预测。
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浏览 10提问于2021-03-25得票数 1
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我可以使用GCP仅用于训练，但使用我自己的AI机器进行预测吗？
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浏览 16提问于2019-07-22得票数 0
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时间序列预测中的训练机器学习模型
python、machine-learning、scikit-learn
我需要用scikit训练一个模型--学会预测房间里人少的可能的时间。
下面是我的数据集的样子：
Time PeopleCount
---------------------------------------------
2019-12-29 12:40:10 50
2019-12-29 12:42:10 30
2019-12-29 12:44:10 10
2019-12-29 12:46:10 10
2019-12-29 12:48
浏览 3提问于2020-01-21得票数 0
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聚类时变二进制结果建模的合适机器学习算法
classification、class-imbalance、time
我就直接跳进去。我有一个合理的大小(100 K观测)数据集的时变，连续和绝对预测。实际上，分类预测器通常不会改变，但是，每天都会有一个连续的变化。另一种复杂性--我正在努力解决的复杂性--是这样一个事实，即数据被聚集在几个层次上(随着时间的推移，来自同一个个体的测量，数据集中有多个个体)。
所以，我有这样的事情：
id | day | cont_predictor | cat_predictor | daily_outcome
1 | 1 | 1.4 | 1 | 0
1 | 2 | 1.7 | 1
浏览 0提问于2020-06-19得票数 1
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在机器学习的背景下，“基线”意味着什么？
machine-learning、regression、predictive-modeling、terminology
在机器学习和数据科学方面，“基线”意味着什么？
有人给我写信说：
提示:适当的基线将给出大约200的RMSE。
我不明白这个。他的意思是，如果我对训练数据的预测模型的RMSE低于500，那么它是好的吗？
什么可以是“基线方法”？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 28
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什么是经过训练的机器学习模型？
machine-learning、python、scikit-learn
我对机器学习模型的部署阶段很好奇。那么，在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后，有哪些方法可以将您的模型部署到现实世界中呢？我知道像pickle这样的库是用来序列化模型的，但是模型到底是什么呢？
这是某种蓝图，然后用来绘制预测的答案吗？如果是这样的话，这意味着在现实世界中有一个易受攻击的对象比再训练你的模型要快得多？
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
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给定一个机器学习算法，它的训练集的最小大小是多少？
machine-learning、dataset、training、reference-request
我知道我们拥有的数据越多，我们的模型就越可靠。我还了解到，机器学习模型的参数越多，所需的训练数据就越多。例如，深度神经网络需要比线性回归或支持向量机更多的数据。
机器学习在文本和图像中的成功应用需要数百万的数据点。我阅读此尝试(链接)时，使用了5000引号的数据集来生成新的引号。提交人曾多次尝试失败，直到他意识到他的数据集太小，无法完成这项任务。他成功地使用了转移学习，使用了由Salesforce开发的AWD模型，该模型对维基百科的1亿令牌进行了培训。
另一方面，我经常看到一些科学文章，这些文章用几百个数据(甚至更少)来训练机器学习模型，并夸耀它们的“伟大发现”。例如，本文(链接)使用的数据集
浏览 0提问于2019-09-04得票数 4
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腾讯云API网关怎么无法restful？？ 新增里面只能填写网关名和描述，其他文档的设置选项全都没？
云 API、api、云函数、serverless
腾讯云API网关怎么无法restful？？ 新增里面只能填写网关名和描述，其他文档的设置选项全都没
调用scf函数也是默认的直接调用函数名，，根本不需要restful的吗== =？？？
浏览 545提问于2020-06-02
2回答
在对机器学习和深入学习项目进行分析之前，我应该重组培训和测试集吗？
python、pandas、machine-learning、scikit-learn、deep-learning
我通过在机器学习和深度学习领域做项目来训练自己。为此，我向Kaggle竞赛(如 )注册。
当我们加载数据时，有两个数据集:火车和测试。现在，我只对火车集执行分析，每次我创建一个新特性或执行一些更改时，我都会通过进行相同的操作对这两个数据集执行循环。
现在，我将对缺失的值进行估算，并执行一些预处理操作，因此，我将对数据使用一些聚合，对分类特征进行编码等等。但是，我不知道是否应该同时使用训练集和测试集来计算这些特征的平均值或标记，或者仅仅使用训练集。
因为据我所知，测试集应该用来衡量模型在它从未见过的数据上的表现，所以我认为到目前为止，我只应该使用训练集来做出决策。
但是有时它可能是“错误的”，例
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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如何存储多维特征？
python、tensorflow、machine-learning、dataset、tensorflow-datasets
大多数机器学习应用程序的教科书示例都使用2D 来存储训练数据。例如，是四个单值数字特征的集合。但是，如果其中一个特征是时间序列，即一系列带有时间戳的数字特征，该怎么办？可以将这些特征值中的每一个存储在其中关键字是时间戳的字典中，
time_dep_feature = {'20200103 08:20:04': 5, '20200103 16:54:10': 2, '20200215 14:31:16': 7, ···}
因此，问题是设计矩阵的其余部分是2D的，而time_dep_feature上升到第三维。上面的字典解决方案很容易被Python读
浏览 4提问于2020-11-26得票数 0
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在预测时间序列时，如何将测试数据纳入训练后的模型中？
time-series、training、forecasting
在构建分类或回归模型时，通常将数据拆分为火车数据集和测试数据集。测试数据是整个数据的随机选择子集。
一旦完成了培训，就会丢弃测试数据，并将构建的模型应用于新的未知数据。
但是在时间序列的情况下，这是行不通的:您不能只是随机地为测试数据集选择数据的任何子集，因为数据是有序的。测试数据集必须由数据的后期观测组成，而列车数据集则由数据的早期观测组成。
例如，您有一年中11个月的数据，并且希望预测12月份的值。您将使用1月至9月的数据对您的模型进行培训，然后对10月和11月的数据进行测试。
但是，在您成功地训练了您的模型之后，您将如何处理测试数据？
一方面，用Jan数据建立的模型来预测12月份的数值是
浏览 0提问于2017-12-12得票数 4
3回答
此场景的文本分类技术
machine-learning、classification、cluster-analysis、data-mining
我对机器学习算法完全陌生，我有一个关于数据集分类的快速问题。
目前有一个由两列消息和标识符组成的培训数据。
消息--从包含时间戳和一些文本标识符的日志中提取的典型消息--应该根据消息内容对类别进行分类。
培训数据是通过从工具中提取特定类别并相应地加上标签来编制的。
现在，测试数据只包含消息，我正试图获得相应的分类。
在这种情况下，哪种方法最有帮助？是监督学习还是非监督学习？
我有一个经过训练的数据集，我正试图预测测试数据的类别。
谢谢你，亚当
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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