原文:利用機器學習模型對PySpark流數據進行預測

作者 LAKSHAY ARORA 編譯 VK 來源 Analytics Vidhya 概述 流數據是機器學習領域的一個新興概念 學習如何使用機器學習模型 如logistic回歸 使用PySpark對流數據進行預測 我們將介紹流數據和Spark流的基礎知識,然后深入到實現部分 介紹 想象一下,每秒有超過 條微博被發送, 多張照片被上傳到Instagram上,超過 個Skype電話被打,超過 個谷歌搜 ...

2020-09-17 23:35 0 727 推薦指數:

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機器學習模型進行predict預測時,預測全為1

最近在維護xgboost二分類算子,經過現場客戶反饋的問題,模型在評估推理的時候,結果很不理想,實際測試確實模型預測全為1 一開始以為是數據不均勻導致的預測效果差,也嘗試了分布均衡的數據以及網格搜索模型參數調參,結果還是同樣的效果,問題沒出現在這里 接着經過debug后,發現 模型 ...

Wed Mar 16 01:18:00 CST 2022 0 1318
Python機器學習筆記:利用Keras進行分類預測

  Keras是一個用於深度學習的Python庫,它包含高效的數值庫Theano和TensorFlow。   本文的目的是學習如何從csv中加載數據並使其可供Keras使用,如何用神經網絡建立多類分類的數據進行建模,如何使用scikit-learn評估Keras神經網絡模型 ...

Tue Jun 09 04:48:00 CST 2020 0 589
機器學習使用sklearn進行模型訓練、預測和評價

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:驗證某個模型在某個訓練集上的穩定性,輸出k個預測精度。 K折交叉驗證(k-fold) 把初始訓練樣本分成k份,其中(k-1)份被用作訓練集,剩下一份被用作評估集,這樣一共可以對 ...

Fri Dec 21 18:22:00 CST 2018 0 2756
Python機器學習筆記:利用Keras進行分類預測

  Keras是一個用於深度學習的Python庫,它包含高效的數值庫Theano和TensorFlow。   本文的目的是學習如何從csv中加載數據並使其可供Keras使用,如何用神經網絡建立多類分類的數據進行建模,如何使用scikit-learn評估Keras神經網絡模型。 前言,對兩分 ...

Thu Sep 06 07:00:00 CST 2018 0 12826
Spark機器學習5·回歸模型(pyspark)

分類模型預測目標是:類別編號 回歸模型預測目標是:實數變量 回歸模型種類 線性模型 最小二乘回歸模型 應用L2正則化時--嶺回歸(ridge regression) 應用L1正則化時--LASSO(Least Absolute ...

Sat Mar 26 04:49:00 CST 2016 1 7088
機器學習利用KNN近鄰算法預測數據

前半部分是簡介, 后半部分是案例 KNN近鄰算法: 簡單說就是采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類(k-Nearest Neighbor,KNN) 優點: 精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點:時間復雜度高、空間復雜度高 1、當樣本不平衡時,比如一個類的樣本容量很大 ...

Sat Jul 07 05:14:00 CST 2018 0 3512
Spark機器學習2·准備數據(pyspark)

准備環境 anaconda ipython PYTHONPATH 運行環境 數據 1. 獲取原始數據 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 加速機器學習任務

實驗是最能定義數據科學家日常生活的詞。為了為給定的問題構建一個合適的機器學習模型數據科學家需要訓練多個模型。此過程包括諸如尋找模型的最佳超參數、使用 K 折交叉驗證模型,有時甚至訓練具有多個輸出的模型等任務。前面提到的所有這些任務都很耗時,但對於模型開發的成功來說卻極為重要。在這篇博文中 ...

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