如何提取从CrossValidatorModel最佳参数 [英] How to extract best parameters from a CrossValidatorModel

问题描述

我想找到的参数 ParamGridBuilder ，使最好的模型CrossValidator在星火1.4.x的，

I want to find the parameters of ParamGridBuilder that make the best model in CrossValidator in Spark 1.4.x,

在<一个href=\"http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html#example-model-selection-via-cross-validation\">Pipeline星火实例文档中的，他们通过使用<$ C $添加不同的参数（ numFeatures ， regParam ） C> ParamGridBuilder 酝酿中。然后通过下面的行code，他们做最好的模型：

In Pipeline Example in Spark documentation, they add different parameters (numFeatures, regParam) by using ParamGridBuilder in the Pipeline. Then by the following line of code they make the best model:

val cvModel = crossval.fit(training.toDF)

现在，我想知道什么是参数（ numFeatures ， regParam ）从 ParamGridBuilder 产生的最佳模式。

Now, I want to know what are the parameters (numFeatures, regParam) from ParamGridBuilder that produces the best model.

我已经用下面的命令没有成功：

I already used the following commands without success:

cvModel.bestModel.extractParamMap().toString()
cvModel.params.toList.mkString("(", ",", ")")
cvModel.estimatorParamMaps.toString()
cvModel.explainParams()
cvModel.getEstimatorParamMaps.mkString("(", ",", ")")
cvModel.toString()

任何帮助吗？

由于提前，

推荐答案

一个方法来获得正确的 ParamMap 对象是使用 CrossValidatorModel.avgMetrics ：数组[双] 找到argmax ParamMap ：

One method to get a proper ParamMap object is to use CrossValidatorModel.avgMetrics: Array[Double] to find the argmax ParamMap:

implicit class BestParamMapCrossValidatorModel(cvModel: CrossValidatorModel) {
  def bestEstimatorParamMap: ParamMap = {
    cvModel.getEstimatorParamMaps
           .zip(cvModel.avgMetrics)
           .maxBy(_._2)
           ._1
  }
}

在上运行 CrossValidatorModel 训练有素的管道比如你引用给出了：

When run on the CrossValidatorModel trained in the Pipeline Example you cited gives:

scala> println(cvModel.bestParamMap)
{
   hashingTF_2b0b8ccaeeec-numFeatures: 100,
   logreg_950a13184247-regParam: 0.1
}

这篇关于如何提取从CrossValidatorModel最佳参数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！