Pyspark 線性回歸梯度下降交叉驗證知識點詳解

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我正在嘗試在 pyspark 中的 SGD 模型上執行交叉驗證，我正在使用pyspark.mllib.regression，ParamGridBuilder和CrossValidator都來自pyspark.ml.tuning庫的LinearRegressionWithSGD。

在 Spark 網站上跟蹤文件資料之後，我希望運行此方法可以正常工作

資料參考：https://spark.apache.org/docs/2.1.0/ml-tuning.html

lr = LinearRegressionWithSGD()
pipeline=Pipeline(stages=[lr])

paramGrid = ParamGridBuilder()\
    .addGrid(lr.stepSize, Array(0.1, 0.01))\
    .build()

crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,estimatorParamMaps= paramGrid,
                         evaluator=RegressionEvaluator(),
                         numFolds=10)

但是LinearRegressionWithSGD()沒有屬性stepSize(也沒有運氣嘗試過其他人)。

我可以將 lr 設置為LinearRegression，但是我無法在模型中使用 SGD 並進行交叉驗證。

斯卡拉中有kFold方法，但我不確定如何從 pyspark 訪問該方法

解決方案

您可以使用LinearRegressionWithSGD中的step參數來定義步長，但由於您正在混合不兼容的庫，因此這將使代碼無法正常工作。不幸的是，我不知道如何使用SGD優化對ml庫進行交叉驗證，我想知道自己，但是您正在混合使用pyspark.ml和pyspark.mllib庫。具體來說，您不能將LinearRegressionWithSGD與pyspark.ml庫一起使用。您必須使用pyspark.ml.regression.LinearRegression。

好消息是您可以將pyspark.ml.regression.LinearRegression的setsolver屬性設置為使用’gd’。因此，您可能可以將’gd’優化器的參數設置為以SGD運行，但是我不確定求解器文檔在哪裡或如何設置求解器屬性（例如批大小）。該api顯示瞭調用Param（）的LinearRegression對象，但是我不確定它是否使用pyspark.mllib優化器。如果有人知道如何設置求解器屬性，則可以通過允許您將Pipeline，ParamGridBuilder和CrossValidation ml軟件包用於LinearRegression進行模型選擇，並利用SGD優化進行參數調整來回答您的問題。

到此這篇關於Pyspark 線性回歸梯度下降交叉驗證知識點詳解的文章就介紹到這瞭,更多相關Pyspark 線性回歸梯度下降交叉驗證內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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