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1
回答
如何使用
Pyspark
实现ARIMA
模型
以用于
预测
?
apache-spark
、
pyspark
、
data-science
、
distributed-computing
、
databricks
我知道我们可以在spark
中
实现ARIMA
模型
,但我找不到任何好
的
来源来了解如
何在
Pyspark
中
实现ARIMA
模型
以用于
预测
,或者是否有其他
模型
可以在SPARK
中
实现以
获得
更好
的
性能。请向我推荐任何好
的
进一步研究
的
来源。
浏览 156
提问于2020-08-03
得票数 0
2
回答
如
何在
pyspark
中
获得
模型
的
预测
pyspark
、
k-means
、
prediction
我已经使用
pyspark
开发了一个聚类
模型
,我只想
预测
一个向量
的
类别,下面是代码 spark = SparkSession.builder.config("spark.sql.warehouse.dirtransformed = model.transform(df_kmeans).select('LCLid', 'prediction') rows = transformed.collect() 假设我有一个要素V
的
向量,我想
预测
它属
浏览 46
提问于2021-01-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如
何在
单个tensorflow会话
中
运行多个分类
模型
(keras、caffe等)?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
caffe
我正在尝试运行一个对象检测
模型
(SSD+Inceptionv2),并
获得
边界框作为结果。在从帧
中
获得
边界框之后,裁剪后
的
图像应该通过不同
的
分类
模型
(在不同
的
库上进行训练,
如
keras和caffe)并
获得
预测
结果。 由于这种分类
模型
的
预测
方法不起作用。关于如
何在
目标检测输出边界框(裁剪图像)上运行不同
的
分类<em
浏览 1
提问于2020-03-03
得票数 0
1
回答
预测
后
的
pyspark
ml model map id列
machine-learning
、
pyspark
、
apache-spark-sql
、
apache-spark-mllib
、
apache-spark-ml
我已经使用
pyspark
.ml.classification.RandomForestClassifier训练了一个分类
模型
,并将其应用于一个新
的
数据集进行
预测
。在将数据集提供给
模型
之前,我删除了customer_id列,但不确定如
何在
预测
之后映射回customer_id。因此,我无法确定哪一行属于哪个客户,因为Spark数据帧本质上是无序
的
。
浏览 9
提问于2019-09-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
pySpark
模型
从单个观测值进行
预测
apache-spark
、
pyspark
我有一个简单
的
线性回归
模型
,我想根据观察结果做出
预测
。可以把它看作是一个基于一个特征
的
住房
预测
模型
,面积以平方英尺为单位。脚。sameModel = LinearRegressionModel.load("spark_models/new_asset_lrm_model.model") 接下来,我想根据观察结果做出一个
预测
浏览 6
提问于2018-07-27
得票数 1
2
回答
Spark
中
的
多输出分类
python
、
pyspark
、
classification
、
apache-spark-ml
我们可以在
Pyspark
中
预测
多个目标变量吗,就像我们在sklearn
中
执行MultiOutputClassifier一样?我有一个包含多个目标变量
的
数据集0 Pbl1 Low“问题和复杂性”,我必须
预测
特定问题
的
“技能”,而我
的
目标变量是“Skill1,Skill2,Skill3,Skill4”。在
浏览 0
提问于2019-02-15
得票数 1
2
回答
火花logistic回归
模型
的
硬编码
apache-spark
、
pyspark
、
logistic-regression
我使用
PySpark
训练了一个
模型
,并希望将它
的
性能与现有启发式
的
性能进行比较。 我只想硬编码一个系数为0.1、0.5和0.7
的
LR
模型
,调用测试数据
的
.transform来
获得
预测
,并计算准确性。我如何硬编码一个
模型
?
浏览 3
提问于2018-06-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何使用
pyspark
.mllib rdd api度量来测量
pyspark
.ml (新数据帧api)?
pyspark
、
apache-spark-mllib
、
apache-spark-ml
MlLib
的
旧API有评估指标类:,而新
的
dataframe API没有这样
的
类: 它有计算器类,但它是有限
的
。
浏览 0
提问于2016-09-06
得票数 0
1
回答
分类树
的
倾向- mlib火花
apache-spark
、
classification
我正在建立一个
预测
模型
来
预测
一个客户根据某个因变量进行购买
的
倾向。我正在使用决策树。我需要在0到1之间购买
的
倾向。我如何
获得
这些值,因为我
的
目标是二进制1或0(不管是否会)。如
何在
mlib火花中做到这一点
浏览 2
提问于2015-03-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如
何在
Apache Spark中保存和加载MLLib
模型
?
python
、
apache-spark
、
pyspark
、
apache-spark-mllib
我在Apache Spark
中
训练了一个分类
模型
(使用
pyspark
)。我将
模型
存储在一个对象LogisticRegressionModel
中
。现在,我想对新数据进行
预测
。我想要存储
模型
,并将其读回到新程序
中
,以便做出
预测
。你知道怎么存储
模型
吗?我在想也许是pickle,但我是python和Spark
的
新手,所以我想听听社区
的
想法。
浏览 0
提问于2015-12-14
得票数 14
回答已采纳
1
回答
如
何在
pyspark
中
调整GBTClassifier
中
的
阈值
apache-spark
、
pyspark
、
apache-spark-ml
似乎没有办法在
pyspark
中
设置GBTClassifier
模型
的
阈值。它确实出现在explainparams()
中
,但不会出现在构造函数或
pyspark
的
set函数
中
。如果有,请建议如何做,如果没有-我如何调整我
的
模型
,以更好地
预测
我
的
二进制分类问题中
的
类?
浏览 0
提问于2019-01-01
得票数 1
3
回答
在同一个大规模数据集上对数百个
模型
进行评分
的
最佳实践?
scoring
我有
预测
各种事物
的
500+
模型
,以及一个由400m+个人和大约5,000个可能
的
自变量组成
的
大型数据库。目前,我
的
评分过程大约需要5天,操作方法是将400m+记录分块成10万人
的
片段,并旋转n个线程,每个线程都有一个特定
的
500+
模型
子集,并以这种方式运行,直到所有
模型
的
所有记录都得分为止。每个线程都是一个Python进程,它提交R代码(即加载一个R .rds
模型
和相关
的<
浏览 0
提问于2020-01-21
得票数 2
2
回答
随机森林分类器:哪个类对应于概率
apache-spark
、
machine-learning
、
pyspark
、
random-forest
、
data-science
我正在使用来自
pyspark
.ml.classification
的
pyspark
.ml.classification+-----+----------+---------------------------------------+ 我有一个由2个元素组成
的
列表,这些元素显然与
预测
类
的
概率相对应。我
的
问题:概率[0总是与
预测
浏览 1
提问于2018-04-04
得票数 3
回答已采纳
2
回答
利用cross_val_score生成
模型
性能评价
的
负
预测
值
python
、
scikit-learn
、
cross-validation
、
metrics
作为评估
模型
度量
的
一部分,我希望在sklearn中使用cross_val_score为二进制分类
模型
生成负
预测
值。在下面的示例
中
,我在cross_val_score
中
设置了“评分”参数,以计算和打印“精度”(与10倍交叉验证
的
平均和标准偏差),以
获得
模型
的
正向
预测
值:print("PPV(m
浏览 1
提问于2019-04-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何用MLlib在星火上生成元组(原标签,
预测
标签)?
python
、
apache-spark
、
apache-spark-mllib
我试图用我从星火上
的
MLlib上得到
的
模型
来做
预测
。目标是生成(orinalLabelInData,predictedLabel)
的
元组。然后将这些元组用于
模型
评价。实现这一目标的最佳途径是什么?假设parsedTrainData是LabeledPoint
的
RDDfrom
pyspark
.mllib.treegini', m
浏览 1
提问于2015-07-28
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Django:服务器端
的
机器学习
模型
?
django
、
machine-learning
、
redis
、
celery
我有一个Word2Vec
模型
(机器学习
模型
之一),可以通过文件名
获得
这个预先训练
的
模型
:所以,我可以通过使用这个
模型
得到一些
预测
:我要做
的
是从用户那里
获得
请求(包括查询词),并将这些数据查询到我
的
预先训练
的
模型
中
,并
获得
<em
浏览 2
提问于2017-04-02
得票数 4
1
回答
NoSuchElementException:未能在MultiLayerPerceptronClassifier中找到图层
的
默认值
python
、
machine-learning
、
pyspark
、
neural-network
、
pipeline
我在使用保存
的
MultiLayerPerceptronClassifier
模型
运行
预测
时遇到了问题。# reading the saved modelfrom
pyspark
.ml import PipelineModelcalling o98.transform.正在编审
中
浏览 1
提问于2021-09-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Pyspark
管道在pandas数据帧上
的
应用
python
、
pandas
、
dataframe
、
pyspark
我有一个
pyspark
管道(包含估算和一个机器学习
模型
)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为
Pyspark
dataframe
的
情况下将管道应用于此pandas数据帧?如果不可能,我如何有效地使用
pyspark
管道来生成对pandas数据帧
的
预测
?
浏览 3
提问于2021-09-13
得票数 1
1
回答
如何将张量流
模型
应用于单个输入并
获得
实际
预测
,以及如
何在
单独
的
脚本
中
实现该
模型
python
、
tensorflow
、
data-science
最近我一直在学习张量流,我编写了一些机器学习程序,但是,我想知道如
何在
单个输入上测试
模型
并接收
预测
,而不仅仅是像使用model.fit()函数那样在大量数据上评估
模型
的
准确性。我还想知道如
何在
脚本
中
实现
模型
,例如,收集数据并将其自动输入
模型
以
获得
预测
,然后在图形上绘制结果。 提前谢谢。
浏览 1
提问于2022-08-10
得票数 0
1
回答
Pyspark
训练Logistic回归
模型
不能
预测
()和predictProbability()函数
machine-learning
、
pyspark
、
apache-spark-ml
我用
PySpark
MLlib内建
的
LogisticRegression类训练了一个Logistic回归
模型
.然而,当它被训练时,它不能被用来
预测
其他
的
数据,因为AttributeError: 'LogisticRegressionfrom
pyspark
.ml.classification import LogisticRegression model = LogisticRegression(regParam=0.5, elasticNetParam['featu
浏览 8
提问于2021-08-12
得票数 0
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