数据缺失值替换参数设置:可以选择删除缺失值或用特定值替换。
数据缺失值替换参数设置
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关联规则挖掘参数设置
任务一:挖掘支持度在 10% 到 100% 之间,提升度超过 1.5 且排名前 100 位的关联规则。
lowerBoundMinSupport:0.1
upperBoundMinSupport:1
metricType:lift
minMetric:1.5
numRules:100
任务二:挖掘支持度在 10% 到 100% 之间,置信度超过 0.8 且排名前 100 位的分类关联规则,数据集为“weather.nominal.arff”。
car:True
metricType:confidence (只能选择 confidence)
minMetric:0.8
numRules:100
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optimset('param1', value1, 'param2', value2, ...)
其中:
param1, param2 等是参数名称。
value1, value2 等是对应参数的值。
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输入路径设置:
trainInputPath: 训练集在分布式文件系统 (DFS) 上的路径。
testInputPath: 测试集在 DFS 上的路径。
predictInputPath: 预测测试集在 DFS 上的路径。
outputPath: 结果输出在 DFS 上的路径。
计算资源配置:
numMapTasks: Map 任务的数量,通常设置为计算集群核心数量的 4 倍。
numReduceTasks: Reduce 任务的数量,通常设置为计算集群核心数量的 2 倍。
神经网络参数:
learningRate: 神经网络的学习率,默认为 0.6。
moment: 神经网络的学习冲量,默认为 0.9。
middleNum: 神经网络中间层的数量,默认为 5。
middlePopulation: 神经网络各个中间层节点的数量,每一层的节点数用逗号隔开。例如,有两个中间层,分别有 x 和 y 个节点,则参数配置为 'x,y'。
模型训练和评估:
min_success_ratio: 期望达到的最小成功率,默认为 0.7。
index: 预测利用的属性,默认为除目标属性外所有整型和浮点型属性。
TargetIndex: 要预测的目标属性,默认为最后一维。
modelPath: 训练中用于存储模型的路径,或者测试时要利用的模型文件路径。
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