溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點(diǎn)擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》

predictionio 隨機(jī)森林

發(fā)布時(shí)間:2020-07-17 06:05:55 來源:網(wǎng)絡(luò) 閱讀:1095 作者:大海之中 欄目:大數(shù)據(jù)

其實(shí)predictionio 也是支持隨機(jī)森林算法的,可惜官方的例子沒有出現(xiàn),我簡單寫了一點(diǎn),您也可以參考這個(gè)地址:
https://github.com/runapal5/PredictionIO-DefectPrediction/blob/master/engine.json

public class RandomForestAlgorithm extends P2LJavaAlgorithm<PreparedData, RandomForestModel, Query, PredictedResult> {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    private final RandomForestAlgorithmParams ap;

    public RandomForestAlgorithm(RandomForestAlgorithmParams ap) {
        this.ap = ap;
    }

    @Override
    public RandomForestModel train(SparkContext sc, PreparedData preparedData) {
        String datapath = "/root/whk/company.txt";
        JavaRDD<LabeledPoint> treedata = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, datapath).toJavaRDD();
        Map<Integer,Integer> categoricalFeaturesInfo = new HashMap<Integer,Integer>();
        return RandomForest.trainClassifier(treedata, ap.getNumClasses(), categoricalFeaturesInfo, ap.getNumTrees(),
                                     ap.getFeatureSubsetStrategy(),ap.getImpurity(),ap.getMaxDepth(),ap.getMaxBins(),12345);
    }

    @Override
    public PredictedResult predict(RandomForestModel model, final Query query) {
        double[] b={12,0,0};
        model.predict(Vectors.dense(b));                                  
        return null;
    }
}
向AI問一下細(xì)節(jié)

免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào),并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實(shí),將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。

AI