5
Apache Spark ile karşılaştığım konulardan biri, Karar Ağaçlarını görüntülüyor.Geri bildirim: Apache Spark Karar Ağaçları için Görselleştirme
DecisionTree.trainClassifier kullanarak ağaç üretebilir. ve ben kullanarak bazı ilkel çıktı alabilirsiniz:
print(model.toDebugString())
Ama ideal olarak, akım çıkışını: Biz bir D3 Görselleştirme içinde katman diye
If (feature 0 <= -35.0)
If (feature 24 <= 176.0)
Predict: 2.1
If (feature 24 = 176.0)
Predict: 4.2
Else (feature 24 > 176.0)
Predict: 6.3
Else (feature 0 > -35.0)
If (feature 24 <= 11.0)
Predict: 4.5
Else (feature 24 > 11.0)
Predict: 10.2
, JSON olarak çıktı, ya ayrıştırılabilir bir şey olabilir kütüphane. Yukarıdaki örneği ...
{
"node": [
{
"name":"node1",
"rule":"feature 0 <= -35.0",
"children":[
{
"name":"node2",
"rule":"feature 24 <= 176.0",
"children":[
{
"name":"node4",
"rule":"feature 20 < 116.0",
"predict": 2.1
},
{
"name":"node5",
"rule":"feature 20 = 116.0",
"predict": 4.2
},
{
"name":"node5",
"rule":"feature 20 > 116.0",
"predict": 6.3
}
]
},
{
"name":"node3",
"rule":"feature 0 > -35.0",
"children":[
{
"name":"node7",
"rule":"feature 3 <= 11.0",
"predict": 4.5
},
{
"name":"node8",
"rule":"feature 3 > 11.0",
"predict": 10.2
}
]
}
]
}
]
} kullanma
Sorunuz nedir
toDebugString()nedir? –Modelden karar alma kurallarının doğrudan bir yönteminin farkında değilim, ancak bunu işlemek için kolay bir şekilde işlemek için veri dosyalarını okuyabilir ve okuyabilirsiniz. Cevabımda bir örnek bulabilirsiniz [here] (http://stackoverflow.com/a/31975050/1560062). – zero323
Ayrıca, model.rootNode'dan başlayabilir, InternalNode'a yayınlayabilir ve solChild, rightChild ve benzerlerine erişebilirsiniz. Oradan sizinkine benzer JSON oluşturabilirsiniz. – pzecevic