开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何从Spark RandomForestRegressionModel获取maxDepth

从Spark RandomForestRegressionModel获取maxDepth可以通过以下步骤实现：

导入所需的Spark相关库和类：import org.apache.spark.ml.regression.RandomForestRegressionModel
加载已经训练好的RandomForestRegressionModel模型：val model = RandomForestRegressionModel.load("模型路径")其中，"模型路径"是已经保存好的RandomForestRegressionModel模型的路径。
获取maxDepth参数：val maxDepth = model.getMaxDepth这将返回RandomForestRegressionModel模型中使用的maxDepth参数的值。

maxDepth是RandomForestRegressionModel模型中的一个重要参数，它表示决策树的最大深度。决策树的深度越大，模型越复杂，可能会过拟合；深度越小，模型越简单，可能会欠拟合。因此，maxDepth的选择需要根据具体的数据集和问题进行调整。

RandomForestRegressionModel模型是Spark MLlib中的随机森林回归模型，用于解决回归问题。它通过组合多个决策树来进行预测，并且可以处理连续型和离散型特征。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（ModelArts）：https://cloud.tencent.com/product/ma
腾讯云Spark服务：https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云机器学习平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab

相关搜索:如何使用pyspark从Spark获取批量行如何从EMR Spark会话中获取数据？如何获取Spark数据帧的spark SQLContext？Spark无法从“MapType”中获取元素从spark目录中获取表名 Spark + Java -从数据集中获取结果 Spark:如何获取WebSocket实例？如何从pyspark导入"spark“？如何在SPARK SCALA中从XML模式中获取列名？如何使用spark从嵌套的json数组中获取值？Apache Spark，如何获取时间间隔 Spark-elasticsearch使用spark从elasticsearch中获取已过滤的记录如何从objectFile加载spark graphx Spark -如何从类型为binary的dataframe列中获取值？如何从cassandra中获取spark load数据时的标记值？如何使用PySpark从SPARK中的RDD中获取特定值从google云中的spark workers获取日志输出使用spark从dataframe / RDD获取按键的行数从时间戳中精确获取毫秒- Spark Scala 如何使用spark scala获取年份计数

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Apache Spark中的决策树

原文地址：https://dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark

08

Decision Trees in Apache Spark (Apache Spark中的决策树)

Decision Trees in Apache Spark 原文作者：Akash Sethi 原文地址：https://dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark 译者微博：@从流域到海域译者博客：blog.csdn.blog/solo95 本文同样刊载于腾讯云+：https://cloud.tencent.com/developer/article/1034616 Apache Spark中的决策树决策树是在顺序决策问题进行

06

【Spark Mllib】决策树，随机森林——预测森林植被类型

决策树有训练分类模型的函数trainClassifier和回归模型的函数trainRegressor，这里我们使用trainClassifier。我们来看看trainClassifier都需要什么参数：

01

【技术分享】决策树分类

所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，从根节点到叶节点所经历的路径对应一个判定测试序列。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

02

新一代AI平台-MLSQL ，加入开源社区吧！

MLSQL社区希望人人都能够参与进来。开源应该是普惠的，这种普惠应该是在价值的发挥上，以及社区的参与上。我们认为积极的社区参与体现在如下点：

05

如何参与MLSQL社区

MLSQL社区希望人人都能够参与进来。开源应该是普惠的，这种普惠应该是在价值的发挥上，以及社区的参与上。

02

【原】Spark之机器学习(Python版)(二)——分类

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享，学习Spark，我的任务是讲PySpark的应用，因为我主要用Python，结合Spark，就讲PySpark了。然而我在学习的过程中发现，PySpark很鸡肋（至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发）。为什么呢？原因如下：　　1.PySpark支持的算法太少了。我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) image.png 　　前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持。主要是读取数

06

基于Apache Spark机器学习的客户流失预测

流失预测是个重要的业务，通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用，但它已经成为银行，互联网服务提供商，保险公司和其他垂直行业的通用业务。

07

如何实现语法的自解释（MLSQL易用性设计有感）

突然想明白了一件事，语法应该是自解释的。什么意思呢，就是用户需要有一个学习语法的语法，而这个语法应该极度简单，他只要花上一分钟，甚至依靠直觉就能知道怎么用，透过这个口，以点窥面，让用户具备自主学习其他语法的能力。

03

【机器学习】--决策树和随机森林

决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。二、具体原理

03

PySpark｜ML（评估器）

在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。

01

在机器学习中处理大量数据！

知乎｜ https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005

03

【技术分享】随机森林分类

Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到包含m个样本的采样集。

04

PySpark 中的机器学习库

传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.

02

二叉树最大深度

思路：每一次把当前层的节点都放入队列中，记录当前层上存在几个节点，然后再次进行循环，把队列中的元素挨个出队，每有一个元素出队，就判断他有没有左右子树，如果有就把左右子树的节点放入队列中，队列中元素出队个数就是记录当前层数上的节点个数。没当一层上的节点都出队完，就相当于此树存在一层，用一个变量记录层数。

02

MLSQL-ET开发指南

MLSQL具备足够灵活的扩展性，能够同时解决 Data + AI 领域的问题。我们提供了大量的插件，方便用户在数据处理、商业分析和机器学习的不同场景中使用 MLSQL。这些插件类型包括: DataSource、ET、Script、App，我们都可以灵活的通过离线或者线上的方式注册到 MLSQL Engine 中使用。在 MLSQL 中，ET（Estimator/Transformer的简称）是一个非常重要的概念。通过 ET，我们可以完成非常多的复杂任务。包括：

01

Hadoop2.7+Spark2.4.0+scala2.12.12+pyspark伪分布式环境搭建

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_261

03

Edge2AI之CDSW 实验和模型

尽管本次实验不涉及 CDF 组件，但我们已将其用于解释其他实验中使用的 CDSW 模型端点是如何实现的。

03

【技术分享】梯度提升树分类

Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器的数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。

scala-sparkML学习笔记：xgboost进行分布式训练

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

03

大数据技术之_19_Spark学习_08_Spark 机器学习_02_凸优化算法 + 线性回归算法 + FPGrowth 关联规则算法 + 决策树 + 随机森林算法

不严格的说，凸优化就是在标准优化问题的范畴内，要求目标函数和约束函数是凸函数的一类优化问题。

03

剑指Offer-平衡二叉树

package Tree; /** * 平衡二叉树 * 输入一棵二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。 * 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）又被称为AVL树（有别于AVL算法），且具有以下性质： * 它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 */ public class Solution20 { public static void main(String[] args) { Solution20

07

QT4C-Windows自动化测试框架正式开源

QT4C是什么 QTA作为腾讯内部元老级的自动化测试项目，之前已经先后对QTAF、QT4A、QT4i、QT4W进行了开源。在QTA正式对外开源提供了Android端、iOS端以及Web端的自动化测试能力后，外界对于Windows端自动化测试框架的呼声越来越高。 QT4C(Quick Test for Client)作为基于QTA提供的面向Win32应用的UI测试自动化测试框架，此次开源弥补了QTA自动化测试项目在Windows端能力的不足。QT4C使用Python开发，实现了Windows端的U

03

LeetCode笔记：104.Maximum Depth of Binary Tree

要探索二叉树的深度，用递归比较方便。我们题目要求的函数返回根节点的深度，那么就做到对二叉树上每个节点调用此函数都返回其作为根节点看待时的深度。比如，所有叶子节点的深度都是1，再往上就是2、3...一直到root根节点的返回值就是最大的深度。对于每个节点，我们先判断其本身是否是节点，如果是一个空二叉树，那么就应该返回0。然后，我们定义两个变量，一个左节点深度，一个右节点深度。我们分别判断其有无左节点和右节点，两种节点中的做法都是一样的，假设没有左节点，那么就左节点深度变量就是1，有左节点的话，左节点深度变量就是对左节点调用此函数返回的结果加1；对右节点也做同样的操作。最后比较左节点深度和右节点深度，判断谁比较大，就返回哪个变量。这样就能一层一层地递归获取最大深度了。

02

基于PySpark的流媒体用户流失预测

对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。

04

深入理解XGBoost：分布式实现

本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。

03

Spark 基础（一）

Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。

04

SUSE Linux下完整卸载Oracle和grid软件

oracle@Linux:~> lsnrctl stop oracle@Linux:~> sqlplus / as sysdba SQL> shutdown immediate; SQL> exit

02

【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。

Find 查找命令时过滤掉某些文件或目录以及 -maxdepth、-mindepth的用法

1）find过滤目录使用find命令在linux系统中查找文件时，有时需要忽略某些目录，可以使用"-path 过滤的目录路径 -prune -o"参数来进行过滤。不过必须注意：要忽略的路径参数要紧跟着搜索的路径之后，否则该参数无法起作用。

05

Golang包——sort

sort 包在内部实现了四种基本的排序算法：插入排序（insertionSort）、归并排序（symMerge）、堆排序（heapSort）和快速排序（quickSort）； sort 包会依据实际数据自动选择最优的排序算法。所以我们写代码时只需要考虑实现 sort.Interface 这个类型就可以了。

04

【LeetCode 110.平衡二叉树】两种递归实现：自顶向下、自底向上

本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。

03

OrientDB图遍历SQL之MATCH

本文介绍的MATCH语法是基于orientdb3.0.x版本，所有的SQL在orientdb3.0.4社区版本自带的数据库demodb下试验，数据模型请参考demodb。本文力求对MATCH做个系统性的讲解，所以文章的第2章节专门对MATCH的语法作了详细的解释。

03

Java 动手写爬虫: 五对象池

第五篇，对象池的设计与实现前面每爬取一个任务都对应一个Job任务，试想一下，当我们爬取网页越来越多，速度越来越快时，就会出现频繁的Job对象的创建和销毁，因此本片将考虑如何实现对象的复用，减少频繁的gc 设计我们的目标是设计一个对象池，用于创建Job任务，基本要求是满足下面几点: 可以配置对象池的容量大小通过对象池获取对象时，遵循一下规则：对象池中有对象时，总对象池中获取对象池中没有可用对象时，新创建对象返回（也可以采用阻塞，直到有可用对象，我们这里采用直接创建新对象方式）对象用完后扔回对象

05

利用scikitlearn画ROC曲线实例

一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。

02

用javafx框架tornadofx演示分形图的绘制

用到了kotlin 协程、带方法的枚举类等知识点 [fqy75r4fs5.gif] import javafx.beans.property.SimpleObjectProperty import javafx.geometry.Orientation import javafx.scene.canvas.Canvas import javafx.scene.canvas.GraphicsContext import javafx.scene.control.TextFormatter import jav

04

LeetCode Weekly Contest 24 之 543. Diameter of Binary Tree

第一反映是递归，假设root的左子树以及右子树的diameterOfBinaryTree已经求解出来，那么我们只需要判断一种情况即可，即diameterOfBinaryTree的path并没有经过根节点的情况。

01

笔试题五道

笔试题五道只能说自己抗压能力实在是太一般了。。反转链表： import "fmt" //输入: 1->2->3->4->5->NULL //输出: 5->4->3->2->1->NULL type ListNode struct { Val int Next *ListNode } func main() { fmt.Printf("%+v",ReversalList(&ListNode{ Val: 1, Next: &ListNode{

02

迭代加深搜索（图的路径查找）

迭代加深搜索（Iterative Deepening DFS，IDDFS）是一种结合了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）思想的搜索方法。它通过逐步增加搜索深度来寻找解决方案，每次限制搜索深度的DFS。如果在当前深度下找到了解决方案，那么就返回该解决方案；否则，增加搜索深度并重新开始搜索。

01

阿里巴巴的算法面试题JAVA,python,go,rust ,js,C++,Swift,Kotlin,Scala解法大全

算法思路相同,都是使用dummy节点和cur指针,两两交换链表节点,并返回dummy.next作为结果。

07

利用随机森林算法实现Bank风险预测

源码分享及数据集分享：https://github.com/luo948521848/BigDatas

01

剑指Offer题解 - Day39

输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。

02

数据结构-树

将树中的结点，按照从上层到下层，同层从左到右的次序排成一个线性序列，把他们编成连续的自然数

04

R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素

我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失的面积（英亩）；氧（毫克/升）；水流段的最大深度（以厘米为单位）；硝酸盐浓度（毫克/升）；硫酸盐浓度（毫克/升）；以及采样日期的水温（以摄氏度为单位）。

00

R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素|附代码数据

我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失的面积（英亩）；氧浓度（毫克/升）；水流段的最大深度（以厘米为单位）；硝酸盐浓度（毫克/升）；硫酸盐浓度（毫克/升）；以及采样日期的水温（以摄氏度为单位）

00

leetcode 104 Maximum Depth of Binary Tree二叉树求深度

Maximum Depth of Binary Tree Total Accepted: 63668 Total Submissions: 141121 My Submissions Question Solution

02

【leetcode】Maximum Depth of Binary Tree

Given a binary tree, find its maximum depth.

05

Zabbix 随笔:监控目录的文件信息

思路就是使用 javascript 预处理功能将文件 list 转换成 LLD 格式（json）。文件 list 可以通过用户参数（UserParameter）的方式获取到。

02

用Spark-Scala训练LightGBM模型

Spark-scala 可以使用LightGBM模型，既可以进行分布式训练，也可以进行分布式预测，支持各种参数设置。

01

每日三题-二叉树的最大深度、二叉树中的最大路径和、路径总和III

👨‍💻个人主页：才疏学浅的木子 🙇‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇‍♂️ 📒 本文来自专栏：算法 🌈 算法类型：Hot100题 🌈 ❤️ 支持我：👍点赞 🌹收藏 🤟关注每日三题二叉树的最大深度二叉树中的最大路径和路径总和III 补上11月12日的每日三题二叉树的最大深度解法一递归 class Solution { public int maxDepth(TreeNode root) { if(root == nu

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭