我已经在R中实现了randomForest算法，并尝试使用sparkR (来自Apache Spark 2.0.0)实现相同的算法。但是我发现在sparkR 中只有像glm()实现这样的线性模型函数
浏览 4提问于2016-08-30得票数 1
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可能有点类似于，似乎SparkR数据格式与插入符号包不兼容。", package = "SparkR")" to a data.frame#load librarieslibrary(randomForest)s
浏览 1提问于2017-04-24得票数 0
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我想知道是否有可能(使用SparkR的内置特性或任何其他解决方法)提取SparkR中包含的一些分类算法的类概率。令人感兴趣的是。spark.gbt()spark.randomForest()
目前，当我在这些模型上使用预测函数时，我能够提取预测，但不能提取实际的概率或“可信度”。我看到了其他几个类似于这个主题的问题，但是没有一个是SparkR特有的，
浏览 1提问于2017-01-30得票数 4
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我正尝试在安装了Spark 1.5.1的SparkR上执行随机森林算法。即使我在代码中使用mapPartitions函数，我也会收到错误消息-请查找以下代码：
rdd <- SparkRtextFile(sc, "http://localhost:50070/explorer.html#/Datasets/Datasets/iri
浏览 0提问于2016-02-10得票数 0
就像在决策树中，我们可以看到或可视化节点分裂，我想做一些类似的事情。但是我使用的是SparkR，它没有决策树。因此，我计划使用带有1棵树的随机森林作为参数，并在SparkR上运行，然后保存模型并使用getTree查看节点的裂开情况，并使用ggplot进一步可视化。
浏览 2提问于2017-10-25得票数 0
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在SparkR中，我有类似这样的东西pred <- predict(rf,test) head(pred)
如何获得概率的值？
浏览 8提问于2019-11-03得票数 0
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如何获得sparkR分类中的性能矩阵，如F1评分、精度、回忆、混淆矩阵df <- read.df("data/mllib/sample_libsvm_data.txtsource = "libsvm") testing <- df
# Fit a random forest classification model with spark.randomForestmodel <
浏览 3提问于2017-07-30得票数 0
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对于SparkR中使用随机森林回归的汇总()方法，我有一个问题。建模过程工作良好，但我对算法的结果之一的featureImportance很感兴趣。我想将featureImportance变量存储到一个SparkDataFrame中来可视化它们，但是我不知道如何传输/提取它们。model <- spark.randomForest(x1, x2 , x3, type = "regression", maxDepth = 30, max
浏览 4提问于2017-05-03得票数 1
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提前感谢您的投入。我是ML的新手。我已经开发了一个R模型(在本地使用R)，并希望部署在安装了R的hadoop集群上。我想使用SparkR来利用高性能的计算。我只想在这里了解SparkR的角色.SparkR是否允许R模型在Hadoop集群上的SparkR中运行该算法？SparkR是否只启用数据处理，而ML算法仍将在Hadoop集群上的
浏览 2提问于2017-11-14得票数 5
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在Java编程中，我们首先应该将weka.jar添加到类路径中，这样我们就可以以以下代码的形式调用WEKA中的所有分类或聚类算法，但不幸的是，我们不能用这种方式导入LibSV
浏览 4提问于2017-07-07得票数 2
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如何在R中查看randomForest的算法？library(randomForest)但我得到的输出是：<environment: namespace:randomForest>
谢谢!
浏览 2提问于2017-10-20得票数 1
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我正在建立一个简单的随机森林模型的虹膜数据在火花，我希望有一些精确的测量方法。library("SparkR")
train <- samplewithReplacement=FALSE, fraction=0.5, seed=
浏览 1提问于2017-01-30得票数 0
用sparkR语言建立了基于k-means算法和ALG算法的训练模型。我想部署模型抛出AWS Sagemaker服务。我已经运行了一些内置的例子，它使用conda_python3语言，但是如何使用SparkR呢？
浏览 14提问于2018-01-22得票数 0
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将火花收集成数据
、、
我正在将一些数据加载到sparkR (SparkVersion1.4.0，运行在fedora21上)中，运行一些生成三个不同数字的算法。我的算法需要一堆参数，我想在相同的数据上运行不同的参数设置。输出格式应该是数据(或csv列表)，其列是算法参数和我的算法计算的三个数字，即 1
浏览 1提问于2015-09-06得票数 3
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我有一个简单的随机森林模型，我已经创建并测试了R。目前，我已经从我的培训/测试数据框架中排除了一个内部公司ID。在R中是否有一种方法，我可以在我的数据中包括这一列，并让我的模型的培训/执行忽略这个字段？显然，我不希望该模型试图将其合并为一个变量，但是在导出数据并添加预测结果的列时，我需要内部id来绑定其他客户数据，以便知道哪些客户被分类为
我只是使用来自randomForest库的开箱即用
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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在处理分类问题时，我可以加载所有的算法，如线性算法、逻辑算法、knn算法、随机林算法和增强分类器，这些算法都是通过一次热编码或类似的从分类到数值的变换来完成的。但是，在运行像随机森林和决策树这样的算法时，没有从分类到数值的任何转换，我面临的错误是“ValueError:无法将字符串转换为浮动.”
我正在尝试一个基本的模式，没有任何变化，请指导。import met
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
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我希望测试不同回归/分类算法(即svm、nnet、rpart、randomForest、naiveBayes等)的结果。在相同的数据上，看看哪个效果更好。但是我需要让我的代码尽可能的简短和干净。为了测试所有算法，我想使用包multicore的单个mclapply()调用来运行它们
invisible(lapply(c("party","nnet","caret","klaR
浏览 1提问于2013-03-29得票数 4
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我的数据中有96个变量。我想用Boruta()函数发现的重要变量来拟合logistic回归。40个不重要的变量，这就变得不可行了。-unimportant, data = df, family = binomial)我可以用向量从模型中排除变量吗？如果是这样，我如何从boruta输出中提取不重要的变量，以便能够同时排除多个变量？
有更好的方法吗？我试图在网上找到一种方法来做到这一点，但我只看到了排除几个变
浏览 0提问于2021-02-13得票数 0
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我想这样修改Weka的J48算法：我要做什么？我知道我必须将C45ModelSelection代码的一部分改为RandomForest中的代码：
// Find "best" attribute
浏览 2提问于2014-11-25得票数 1
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