Pyspark 线性回归梯度下降交叉验证的知识点是什么
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我正在尝试在 pyspark 中的 SGD 模型上执行交叉验证，我正在使用pyspark.mllib.regression，ParamGridBuilder和CrossValidator都来自pyspark.ml.tuning库的LinearRegressionWithSGD。
在 Spark 网站上跟踪文件资料之后，我希望运行此方法可以正常工作
lr = LinearRegressionWithSGD()pipeline=Pipeline(stages=[lr])paramGrid = ParamGridBuilder()\ .addGrid(lr.stepSize, Array(0.1, 0.01))\ .build()crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,estimatorParamMaps= paramGrid, evaluator=RegressionEvaluator(), numFolds=10)
但是LinearRegressionWithSGD()没有属性stepSize(也没有运气尝试过其他人)。
我可以将 lr 设置为LinearRegression，但是我无法在模型中使用 SGD 并进行交叉验证。
斯卡拉中有kFold方法，但我不确定如何从 pyspark 访问该方法
解决方案
您可以使用LinearRegressionWithSGD中的step参数来定义步长，但由于您正在混合不兼容的库，因此这将使代码无法正常工作。不幸的是，我不知道如何使用SGD优化对ml库进行交叉验证，我想知道自己，但是您正在混合使用pyspark.ml和pyspark.mllib库。具体来说，您不能将LinearRegressionWithSGD与pyspark.ml库一起使用。您必须使用pyspark.ml.regression.LinearRegression。
好消息是您可以将pyspark.ml.regression.LinearRegression的setsolver属性设置为使用'gd'。因此，您可能可以将'gd'优化器的参数设置为以SGD运行，但是我不确定求解器文档在哪里或如何设置求解器属性（例如批大小）。该api显示了调用Param（）的LinearRegression对象，但是我不确定它是否使用pyspark.mllib优化器。如果有人知道如何设置求解器属性，则可以通过允许您将Pipeline，ParamGridBuilder和CrossValidation ml软件包用于LinearRegression进行模型选择，并利用SGD优化进行参数调整来回答您的问题。
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