addGrid 方法所有参数含义
时间: 2023-08-04 14:12:45 浏览: 187
addGrid 方法是一个网格搜索方法,用于在指定的参数空间中搜索最佳的超参数组合。它的参数含义如下:
- `paramName`:要调整的参数名称。
- `paramGrid`:要搜索的参数值列表。参数值可以是列表、数组或者迭代器。
- `verbose`:控制是否输出详细信息,默认为 `False`。如果设置为 `True`,则会输出网格搜索过程中的详细信息。
例如,如果要搜索两个参数 `param1` 和 `param2`,并分别指定它们的取值范围为 `[1, 2, 3]` 和 `[4, 5]`,则可以使用以下代码:
```
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder
paramGrid = (ParamGridBuilder()
.addGrid(param1, [1, 2, 3])
.addGrid(param2, [4, 5])
.build())
```
相关问题
paramgridbuilder各参数含义
ParamGridBuilder 是 Spark MLlib 中用于构建参数网格的工具类。它可以帮助我们定义一组参数,让 Spark MLlib 的模型可以在这些参数上进行网格搜索,从而找到最优的参数组合。
具体来说,ParamGridBuilder 包含一个方法 addGrid,该方法接收两个参数:参数名称和一个参数值数组。我们可以使用 addGrid 方法多次调用来添加多个参数组合,从而构建一个参数网格。当我们使用这个参数网格对模型进行训练时,Spark MLlib 会尝试使用每个参数组合来训练模型,并返回最优的参数组合。
下面是 addGrid 方法的参数含义:
- 参数名称:需要进行网格搜索的参数名称,例如 maxDepth。
- 参数值数组:该参数对应的多个取值,例如 [5, 10, 15]。
通过不断调用 addGrid 方法,我们可以构建出一个完整的参数网格,例如:
```
val paramGrid = new ParamGridBuilder()
.addGrid(lr.regParam, Array(0.1, 0.01))
.addGrid(lr.maxIter, Array(10, 20))
.addGrid(dt.maxDepth, Array(5, 10))
.build()
```
这个例子中,我们定义了三个参数(regParam、maxIter 和 maxDepth)以及它们的多个取值。在使用这个参数网格进行网格搜索时,Spark MLlib 会尝试使用所有可能的参数组合,共计 2 * 2 * 2 = 8 种组合,以找到最优的参数组合。
paramgridbuilder参数
ParamGridBuilder是Spark MLlib中用于构建超参数网格搜索的工具类。它可以帮助我们构建一组不同的超参数组合,以便我们可以通过交叉验证来选择最佳的超参数组合。
ParamGridBuilder的主要方法是addGrid,它接受一个参数和该参数的值列表,并将其添加到超参数网格中。例如,如果我们想要在模型中测试两个参数,learningRate和numIterations,可以使用以下代码:
```
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder
param_grid = (ParamGridBuilder()
.addGrid(lr.learningRate, [0.01, 0.05, 0.1])
.addGrid(lr.numIterations, [10, 20, 30])
.build())
```
这将创建一个包含9个参数组合的列表,其中每个参数组合都是一种不同的learning rate和num iterations组合。我们可以将param_grid传递给CrossValidator或TrainValidationSplit以进行验证。