Question

我有一个RandomForestRegressor，GBTRegressor，我希望得到它们的所有参数。我发现它的唯一方法可以使用几种get方法来完成：

from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor, GBTRegressor
est = RandomForestRegressor()
est.getMaxDepth()
est.getSeed()

但是RandomForestRegressor和GBTRegressor有不同的参数，所以硬核所有方法都不是一个好主意。解决方法可能是这样的：

get_methods = [method for method in dir(est) if method.startswith('get')]

params_est = {}
for method in get_methods:
    try:
        key = method[3:]
        params_est[key] = getattr(est, method)() 
    except TypeError:
        pass

然后输出将是这样的：

params_est

{'CacheNodeIds': False,
 'CheckpointInterval': 10,
 'FeatureSubsetStrategy': 'auto',
 'FeaturesCol': 'features',
 'Impurity': 'variance',
 'LabelCol': 'label',
 'MaxBins': 32,
 'MaxDepth': 5,
 'MaxMemoryInMB': 256,
 'MinInfoGain': 0.0,
 'MinInstancesPerNode': 1,
 'NumTrees': 20,
 'PredictionCol': 'prediction',
 'Seed': None,
 'SubsamplingRate': 1.0}

但我认为应该有更好的方法来做到这一点。

Answer 1

extractParamMap可用于从每个估算器中获取所有参数，例如：

>>> est = RandomForestRegressor()
>>> {param[0].name: param[1] for param in est.extractParamMap().items()}
{'numTrees': 20, 'cacheNodeIds': False, 'impurity': 'variance', 'predictionCol': 'prediction', 'labelCol': 'label', 'featuresCol': 'features', 'minInstancesPerNode': 1, 'seed': -5851613654371098793, 'maxDepth': 5, 'featureSubsetStrategy': 'auto', 'minInfoGain': 0.0, 'checkpointInterval': 10, 'subsamplingRate': 1.0, 'maxMemoryInMB': 256, 'maxBins': 32}
>>> est = GBTRegressor()
>>> {param[0].name: param[1] for param in est.extractParamMap().items()}
{'cacheNodeIds': False, 'impurity': 'variance', 'predictionCol': 'prediction', 'labelCol': 'label', 'featuresCol': 'features', 'stepSize': 0.1, 'minInstancesPerNode': 1, 'seed': -6363326153609583521, 'maxDepth': 5, 'maxIter': 20, 'minInfoGain': 0.0, 'checkpointInterval': 10, 'subsamplingRate': 1.0, 'maxMemoryInMB': 256, 'lossType': 'squared', 'maxBins': 32}

Answer 2

如How to print best model params in pyspark pipeline中所述，您可以使用以下结构获取任何模型的原始JVM对象中可用的任何模型参数

    <yourModel>.stages[<yourModelStage>]._java_obj.<getYourParameter>()

此处提供所有get参数 https://spark.apache.org/docs/latest/api/java/org/apache/spark/ml/classification/RandomForestClassificationModel.html

例如，如果你想在交叉验证后获得RandomForest的MaxDepth（在PySpark中没有getMaxDepth），你可以使用

    cvModel.bestModel.stages[-1]._java_obj.getMaxDepth()

如何在PySpark中获取估算器的所有参数

2 个答案: