Spark 2.1.0入门:决策树分类器(Python版)

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一、方法简介

​ 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,这里主要介绍用于分类的决策树。决策树模式呈树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。学习时利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型;预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类。
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Spark 2.1.0 入门:特征选取–卡方选择器(Python版)

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特征选择(Feature Selection)指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征,组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在高维数据分析中十分常用,可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征,提升学习器的性能。
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Spark 2.1.0 入门:特征抽取–CountVectorizer(Python版)

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CountVectorizer旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时,Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练,并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示,其表示可以传递给其他算法,例如LDA。
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Spark 2.1.0 入门:特征抽取 — TF-IDF(Python版)

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这一部分我们主要介绍和特征处理相关的算法,大体分为以下三类:

特征抽取:从原始数据中抽取特征
特征转换:特征的维度、特征的转化、特征的修改
特征选取:从大规模特征集中选取一个子集
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