Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.feature.RandomForestEncoder
Python 类名：RandomForestEncoder

功能介绍

使用随机森林模型，对数据进行特征转换。

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”
featureSubsamplingRatio 每棵树特征采样的比例 每棵树特征采样的比例，范围为(0, 1]。 Double 0.2
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
numSubsetFeatures 每棵树的特征采样数目 每棵树的特征采样数目 Integer 2147483647
numTrees 模型中树的棵数 模型中树的棵数 Integer [1, +inf) 10
numTreesOfGini 模型中Cart树的棵数 模型中Cart树的棵数 Integer null
numTreesOfInfoGain 模型中Id3树的棵数 模型中Id3树的棵数 Integer null
numTreesOfInfoGainRatio 模型中C4.5树的棵数 模型中C4.5树的棵数 Integer null
overwriteSink 是否覆写已有数据 是否覆写已有数据 Boolean false
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
subsamplingRatio 每棵树的样本采样比例或采样行数 每棵树的样本采样比例或采样行数，行数上限100w行 Double 100000.0
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. randomforestEncoderModel = RandomForestEncoder()\
  20.     .setLabelCol('label')\
  21.     .setFeatureCols(['f0', 'f1', 'f2', 'f3'])\
  22.     .setPredictionCol("encoded_features")\
  23.     .fit(batchSource)
  25. randomforestEncoderModel.transform(batchSource).print()
  26. randomforestEncoderModel.transform(streamSource).print()
  28. 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.feature.RandomForestEncoder;
  8. import com.alibaba.alink.pipeline.feature.RandomForestEncoderModel;
  9. import org.junit.Test;
  11. import java.util.Arrays;
  12. import java.util.List;
  14. public class RandomForestEncoderTest {
  15.     @Test
  16.     public void testRandomForestEncoder() throws Exception {
  17.         List <Row> df = Arrays.asList(
  18.             Row.of(1.0, "A", 0, 0, 0),
  19.             Row.of(2.0, "B", 1, 1, 0),
  20.             Row.of(3.0, "C", 2, 2, 1),
  21.             Row.of(4.0, "D", 3, 3, 1)
  22.         );
  23.         BatchOperator <?> batchSource = new MemSourceBatchOp(df, " f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label int");
  24.         StreamOperator <?> streamSource = new MemSourceStreamOp(df, " f0 double, f1 string, f2 int, f3 int, label "
  25.             + "int");
  26.         RandomForestEncoderModel randomforestEncoderModel = new RandomForestEncoder()
  27.             .setLabelCol("label")
  28.             .setFeatureCols("f0", "f1", "f2", "f3")
  29.             .setPredictionCol("encoded_features")
  30.             .fit(batchSource);
  31.         randomforestEncoderModel.transform(batchSource).print();
  32.         randomforestEncoderModel.transform(streamSource).print();
  33.         StreamOperator.execute();
  34.     }
  35. }

运行结果

| f0 | f1 | f2 | f3 | label | encoded_features | | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| 1.0000 | A | 0 | 0 | 0 | $18$0:1.0 2:1.0 4:1.0 5:1.0 7:1.0 9:1.0 11:1.0 13:1.0 15:1.0 17:1.0 |

| 2.0000 | B | 1 | 1 | 0 | $18$0:1.0 2:1.0 4:1.0 5:1.0 7:1.0 9:1.0 11:1.0 13:1.0 15:1.0 17:1.0 |

| 3.0000 | C | 2 | 2 | 1 | $18$1:1.0 3:1.0 4:1.0 6:1.0 8:1.0 10:1.0 12:1.0 14:1.0 16:1.0 17:1.0 |

| 4.0000 | D | 3 | 3 | 1 | $18$1:1.0 3:1.0 4:1.0 6:1.0 8:1.0 10:1.0 12:1.0 14:1.0 16:1.0 17:1.0 |