CART决策树回归训练 (CartRegTrainBatchOp)

Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.regression.CartRegTrainBatchOp

Python 类名:CartRegTrainBatchOp

功能介绍

  • cart回归是一种常用的树模型

  • cart回归组件支持稠密数据格式

  • 支持带样本权重的训练

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 取值范围 默认值
featureCols 特征列名 特征列名,必选 String[] 所选列类型为 [BOOLEAN, DATE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT, STRING, TIME, TIMESTAMP]
labelCol 标签列名 输入表中的标签列名 String
categoricalCols 离散特征列名 离散特征列名 String[] 所选列类型为 [BOOLEAN, DATE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT, STRING, TIME, TIMESTAMP]
createTreeMode 创建树的模式。 series表示每个单机创建单颗树,parallel表示并行创建单颗树。 String “series”
maxBins 连续特征进行分箱的最大个数 连续特征进行分箱的最大个数。 Integer 128
maxDepth 树的深度限制 树的深度限制 Integer 2147483647
maxLeaves 叶节点的最多个数 叶节点的最多个数 Integer 2147483647
maxMemoryInMB 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 Integer 64
minInfoGain 分裂的最小增益 分裂的最小增益 Double 0.0
minSampleRatioPerChild 子节点占父节点的最小样本比例 子节点占父节点的最小样本比例 Double 0.0
minSamplesPerLeaf 叶节点的最小样本个数 叶节点的最小样本个数 Integer 2
weightCol 权重列名 权重列对应的列名 String 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] null

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

df = pd.DataFrame([
    [1.0, "A", 0, 0, 0],
    [2.0, "B", 1, 1, 0],
    [3.0, "C", 2, 2, 1],
    [4.0, "D", 3, 3, 1]
])
batchSource = BatchOperator.fromDataframe(
    df, schemaStr='f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int')
streamSource = StreamOperator.fromDataframe(
    df, schemaStr='f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int')

trainOp = CartRegTrainBatchOp()\
    .setLabelCol('label')\
    .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])\
    .linkFrom(batchSource)
predictBatchOp = CartRegPredictBatchOp()\
    .setPredictionCol('pred')
predictStreamOp = CartRegPredictStreamOp(trainOp)\
    .setPredictionCol('pred')

predictBatchOp.linkFrom(trainOp, batchSource).print()
predictStreamOp.linkFrom(streamSource).print()

StreamOperator.execute()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.regression.CartRegPredictBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.regression.CartRegTrainBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
import com.alibaba.alink.operator.stream.regression.CartRegPredictStreamOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class CartRegTrainBatchOpTest {
	@Test
	public void testCartRegTrainBatchOp() throws Exception {
		List <Row> df = Arrays.asList(
			Row.of(1.0, "A", 0, 0, 0),
			Row.of(2.0, "B", 1, 1, 0),
			Row.of(3.0, "C", 2, 2, 1),
			Row.of(4.0, "D", 3, 3, 1)
		);
		BatchOperator <?> batchSource = new MemSourceBatchOp(
			df, "f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int");
		StreamOperator <?> streamSource = new MemSourceStreamOp(
			df, "f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int");
		BatchOperator <?> trainOp = new CartRegTrainBatchOp()
			.setLabelCol("label")
			.setFeatureCols("f0", "f1", "f2", "f3")
			.linkFrom(batchSource);
		BatchOperator <?> predictBatchOp = new CartRegPredictBatchOp()
			.setPredictionCol("pred");
		StreamOperator <?> predictStreamOp = new CartRegPredictStreamOp(trainOp)
			.setPredictionCol("pred");
		predictBatchOp.linkFrom(trainOp, batchSource).print();
		predictStreamOp.linkFrom(streamSource).print();
		StreamOperator.execute();
	}
}

运行结果

批预测结果

f0 f1 f2 f3 label pred
1.0000 A 0 0 0 0.0000
2.0000 B 1 1 0 0.0000
3.0000 C 2 2 1 1.0000
4.0000 D 3 3 1 1.0000

流预测结果

f0 f1 f2 f3 label pred
1.0000 A 0 0 0 0.0000
4.0000 D 3 3 1 1.0000
3.0000 C 2 2 1 1.0000
2.0000 B 1 1 0 0.0000