华为云AI开发平台ModelArts决策树回归_云淘科技
概述
“决策树回归”节点用于产生回归模型。
决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下：
其中
是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。
输入
|
参数 |
子参数 |
参数说明 |
|---|---|---|
|
inputs |
dataframe |
inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 |
输出
spark pipeline类型的模型
参数说明
|
参数 |
子参数 |
参数说明 |
|---|---|---|
|
b_use_default_encoder |
– |
是否使用默认编码，默认为True |
|
input_features_str |
– |
输入的列名以逗号分隔组成的字符串，例如： “column_a” “column_a,column_b” |
|
label_col |
– |
目标列 |
|
regressor_feature_vector_col |
– |
算子输入的特征向量列的列名，默认为”model_features” |
|
max_depth |
– |
树的最大深度，默认为5 |
|
max_bins |
– |
最大分箱数，默认为32 |
|
min_instances_per_node |
– |
节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1 |
|
min_info_gain |
– |
最小信息增益，默认为0.0 |
样例
inputs = {
"dataframe": None # @input {"label":"dataframe","type":"DataFrame"}
}
params = {
"inputs": inputs,
"b_output_action": True,
"b_use_default_encoder": True, # @param {"label": "b_use_default_encoder", "type": "boolean", "required": "true", "helpTip": ""}
"input_features_str": "", # @param {"label": "input_features_str", "type": "string", "required": "false", "helpTip": ""}
"outer_pipeline_stages": None,
"label_col": "", # @param {"label": "label_col", "type": "string", "required": "true", "helpTip": ""}
"regressor_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label": "regressor_feature_vector_col", "type": "string", "required": "true", "helpTip": ""}
"max_depth": 5, # @param {"label": "max_depth", "type": "integer", "required": "true", "range": "(0,2147483647]", "helpTip": ""}
"max_bins": 32, # @param {"label": "max_bins", "type": "integer", "required": "true", "range": "(0,2147483647]", "helpTip": ""}
"min_instances_per_node": 1, # @param {"label": "min_instances_per_node", "type": "integer", "required": "true", "range": "(0,2147483647]", "helpTip": ""}
"min_info_gain": 0.0, # @param {"label": "min_info_gain", "type": "number", "required": "true", "range": "[0.0,none)", "helpTip": ""}
"impurity": "variance"
}
dt_regressor____id___ = MLSDecisionTreeRegression(**params)
dt_regressor____id___.run()
# @output {"label":"pipeline_model","name":"dt_regressor____id___.get_outputs()['output_port_1']","type":"PipelineModel"}
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