原文:利用机器学习模型对PySpark流数据进行预测

作者 LAKSHAY ARORA 编译 VK 来源 Analytics Vidhya 概述 流数据是机器学习领域的一个新兴概念 学习如何使用机器学习模型 如logistic回归 使用PySpark对流数据进行预测 我们将介绍流数据和Spark流的基础知识,然后深入到实现部分 介绍 想象一下,每秒有超过 条微博被发送, 多张照片被上传到Instagram上,超过 个Skype电话被打,超过 个谷歌搜 ...

2020-09-17 23:35 0 727 推荐指数:

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机器学习模型进行predict预测时,预测全为1

最近在维护xgboost二分类算子,经过现场客户反馈的问题,模型在评估推理的时候,结果很不理想,实际测试确实模型预测全为1 一开始以为是数据不均匀导致的预测效果差,也尝试了分布均衡的数据以及网格搜索模型参数调参,结果还是同样的效果,问题没出现在这里 接着经过debug后,发现 模型 ...

Wed Mar 16 01:18:00 CST 2022 0 1318
Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测

  Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。   本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型 ...

Tue Jun 09 04:48:00 CST 2020 0 589
机器学习使用sklearn进行模型训练、预测和评价

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度。 K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对 ...

Fri Dec 21 18:22:00 CST 2018 0 2756
Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测

  Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。   本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型。 前言,对两分 ...

Thu Sep 06 07:00:00 CST 2018 0 12826
Spark机器学习5·回归模型(pyspark)

分类模型预测目标是:类别编号 回归模型预测目标是:实数变量 回归模型种类 线性模型 最小二乘回归模型 应用L2正则化时--岭回归(ridge regression) 应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute ...

Sat Mar 26 04:49:00 CST 2016 1 7088
机器学习利用KNN近邻算法预测数据

前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 优点: 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:时间复杂度高、空间复杂度高 1、当样本不平衡时,比如一个类的样本容量很大 ...

Sat Jul 07 05:14:00 CST 2018 0 3512
Spark机器学习2·准备数据(pyspark)

准备环境 anaconda ipython PYTHONPATH 运行环境 数据 1. 获取原始数据 1682 u'1|24|M|technician|85711' u'1|Toy Story (1995 ...

Sat Mar 26 04:47:00 CST 2016 1 4712
利用pyspark pandas_udf 加速机器学习任务

实验是最能定义数据科学家日常生活的词。为了为给定的问题构建一个合适的机器学习模型数据科学家需要训练多个模型。此过程包括诸如寻找模型的最佳超参数、使用 K 折交叉验证模型,有时甚至训练具有多个输出的模型等任务。前面提到的所有这些任务都很耗时,但对于模型开发的成功来说却极为重要。在这篇博文中 ...

Tue Dec 21 04:50:00 CST 2021 0 1052
 
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