Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.classification.DecisionTreeClassifier
Python 类名：DecisionTreeClassifier

功能介绍

  • 决策树支持多种树模型
  • id3，cart，c4.5
  • 支持带样本权重的训练

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
featureCols 特征列名 特征列名，必选 String[] ✓
labelCol 标签列名 输入表中的标签列名 String ✓
predictionCol 预测结果列名 预测结果列名 String ✓
categoricalCols 离散特征列名 离散特征列名 String[]
createTreeMode 创建树的模式。 series表示每个单机创建单颗树，parallel表示并行创建单颗树。 String “series”
maxBins 连续特征进行分箱的最大个数 连续特征进行分箱的最大个数。 Integer 128
maxDepth 树的深度限制 树的深度限制 Integer 2147483647
maxLeaves 叶节点的最多个数 叶节点的最多个数 Integer 2147483647
maxMemoryInMB 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 树模型中用来加和统计量的最大内存使用数 Integer 64
minInfoGain 分裂的最小增益 分裂的最小增益 Double 0.0
minSampleRatioPerChild 子节点占父节点的最小样本比例 子节点占父节点的最小样本比例 Double 0.0
minSamplesPerLeaf 叶节点的最小样本个数 叶节点的最小样本个数 Integer 2
modelFilePath 模型的文件路径 模型的文件路径 String null
overwriteSink 是否覆写已有数据 是否覆写已有数据 Boolean false
predictionDetailCol 预测详细信息列名 预测详细信息列名 String
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
treeType 模型中树的类型 模型中树的类型，三种选项可选：树为一种方式gini, infoGain, infoGainRatio String “GINI”, “INFOGAIN”, “INFOGAINRATIO” “GINI”
weightCol 权重列名 权重列对应的列名 String 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1
modelStreamFilePath 模型流的文件路径 模型流的文件路径 String null
modelStreamScanInterval 扫描模型路径的时间间隔 描模型路径的时间间隔，单位秒 Integer 10
modelStreamStartTime 模型流的起始时间 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s) String null

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df = pd.DataFrame([
  8.     [1.0, "A", 0, 0, 0],
  9.     [2.0, "B", 1, 1, 0],
  10.     [3.0, "C", 2, 2, 1],
  11.     [4.0, "D", 3, 3, 1]
  12. ])
  14. batchSource = BatchOperator.fromDataframe(
  15.     df, schemaStr=' f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int')
  16. streamSource = StreamOperator.fromDataframe(
  17.     df, schemaStr=' f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int')
  19. DecisionTreeClassifier()\
  20.     .setPredictionDetailCol('pred_detail')\
  21.     .setPredictionCol('pred')\
  22.     .setLabelCol('label')\
  23.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])\
  24.     .fit(batchSource)\
  25.     .transform(batchSource)\
  26.     .print()
  28. DecisionTreeClassifier()\
  29.     .setPredictionDetailCol('pred_detail')\
  30.     .setPredictionCol('pred')\
  31.     .setLabelCol('label')\
  32.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])\
  33.     .fit(batchSource)\
  34.     .transform(streamSource)\
  35.     .print()
  37. StreamOperator.execute()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  5. import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
  6. import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
  7. import com.alibaba.alink.pipeline.classification.DecisionTreeClassifier;
  8. import org.junit.Test;
  10. import java.util.Arrays;
  11. import java.util.List;
  13. public class DecisionTreeClassifierTest {
  14.     @Test
  15.     public void testDecisionTreeClassifier() throws Exception {
  16.         List <Row> df = Arrays.asList(
  17.             Row.of(1.0, "A", 0, 0, 0),
  18.             Row.of(2.0, "B", 1, 1, 0),
  19.             Row.of(3.0, "C", 2, 2, 1),
  20.             Row.of(4.0, "D", 3, 3, 1)
  21.         );
  23.         BatchOperator <?> batchSource = new MemSourceBatchOp(
  24.             df, " f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int");
  25.         StreamOperator <?> streamSource
  26.             = new MemSourceStreamOp(df, " f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int");
  27.         new DecisionTreeClassifier()
  28.             .setPredictionDetailCol("pred_detail")
  29.             .setPredictionCol("pred")
  30.             .setLabelCol("label")
  31.             .setFeatureCols("f0", "f1", "f2", "f3")
  32.             .fit(batchSource)
  33.             .transform(batchSource)
  34.             .print();
  35.         new DecisionTreeClassifier()
  36.             .setPredictionDetailCol("pred_detail")
  37.             .setPredictionCol("pred")
  38.             .setLabelCol("label")
  39.             .setFeatureCols("f0", "f1", "f2", "f3")
  40.             .fit(batchSource)
  41.             .transform(streamSource)
  42.             .print();
  43.         StreamOperator.execute();
  44.     }
  45. }

运行结果

| f0 | f1 | f2 | f3 | label | pred | pred_detail | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| 1.0000 | A | 0 | 0 | 0 | 0 | {“0”:1.0,”1”:0.0} |

| 2.0000 | B | 1 | 1 | 0 | 0 | {“0”:1.0,”1”:0.0} |

| 3.0000 | C | 2 | 2 | 1 | 1 | {“0”:0.0,”1”:1.0} |

| 4.0000 | D | 3 | 3 | 1 | 1 | {“0”:0.0,”1”:1.0} |