文章目录1 Ensemble Learning-模型融合1.1 Voting1.2 Averaging1.3 Ranking1.4 Binning1.5 Bagging1.6 Boosting1.7 Stacking1.8 Blending2 融合的条件3 Python实现3.1 Stacking3.2 BlendingReference Wisdom of the crowds == ense
# PySpark CTR预测模型：用大数据分析提升广告点击率
在数字营销领域，点击率（Click-Through Rate，简称CTR）是一个关键指标，用于衡量广告效果。CTR预测模型可以帮助我们预测用户看到广告后点击的概率。本文将介绍如何使用PySpark构建CTR预测模型。
## 什么是CTR预测模型？
CTR预测模型是一种机器学习模型，用于预测用户在看到广告时点击的概率。通过分析用户
原创
2024-07-27 03:35:20
86阅读
01文章信息《Short-term traffic state prediction from latent structures: Accuracy vs. efficiency》。华盛顿大学2020年发在part C上的一篇文章。02摘要近年来，深度学习模型因其对复杂非线性关系的建模能力，在交通状态预测等诸多研究领域显示出良好的应用前景。然而，深度学习模型也有一些缺点，使其在某些短期流量预测应
Logistic回归分类模型的应用①自定义绘制ks曲线的函数import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
font = {
'family': 'FangSong',
'weight': 'bold',
'size': 12
}
matplo
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2024-05-17 15:18:07
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之前对 SQL 还是不是非常熟悉的，但是现在或多或少还是会写一些计算任务。比如最近在推送将所有天级的耗时任务都从传统关系型数据库迁移至 Spark 集群当中进行计算，中间遇到一些有趣的小问题在这里记录一下。 Q: 我想按照某个字段分组并且把一组查询字段连起来得到一个 json 然后把结果作为一个字段应该怎么弄？A: 这里我的思路是将我们需要 dumps 的字段给拼接起来，然后使用列表将同
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2023-12-24 23:07:16
61阅读
数据挖掘xgb使用总结
1.集成学习背景
说到Xgb一般会先想到GBDT，从而引出boost类模型，什么是xgb模型，简单的说这就是一个常见的分类(回归)模型，和LR，SVM一样广泛应用在数据分类中，xgb的全称是X (Extreme) GBoosted，其中的X是极端的，G是梯度，翻译过来可以是极致的梯度提升模型，说到底还是梯度提升模型，本质
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2024-04-01 00:02:00
365阅读
Spark具有如下几个主要特点： 运行速度快 Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍； 容易使用 支持使用Scala、Java、Python和R语
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2023-11-07 17:22:38
48阅读
在数据科学的领域，使用 PySpark 来进行模型预测与在传统 Python 环境中进行预测的方式有一些相似之处，但也有其独特之处。接下来，我们将深入探讨如何实现这一过程，并展示不同步骤所需的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成。
### 环境配置
首先，我们需要保证在运行 PySpark 及其模型时所需的环境被正确配置。以下是所需的依赖版本：
| 依赖包
Task5 模型融合Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分，欢迎大家后续多多交流。赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址：https://ti...
原创
2023-05-17 17:02:30
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详情请关注微信公众号ID: datayx (向小编咨询问题，投稿、广告投放，请联系微信：hai299014)
原创
2022-05-12 20:50:38
274阅读
Sparkify是一个数字音乐服务，用户在其中使用免费层或使用高级订阅模式，即每月支付固定费用，播放他们喜欢的歌曲。
原创
2022-08-25 09:53:06
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PCA降维—知识点简述及代码实现应用数据降维的目的特征值分析PCA的工作原理代码实现 应用数据PCA降维适用于特征属性为连续数值型数据，目标变量为标称型数据的数据集，例如下面的西瓜数据集：密度含糖量是否好瓜10.6970.460是20.7740.376是30.6340.264否40.6080.318否50.5560.215否注： 当然这里是假设西瓜“是否好瓜”仅受这两个因素的影响，真实情况下西瓜
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2024-09-21 11:10:58
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文章目录1.先看下造的数据2.创建SparkSession及读取数据3.dataframe基本信息的查看获取列(字段)查看列(字段)个数查看记录数查看维度打印字段树结构显示前n条记录选择某几个字段查看详细信息4.基础操作增加列修改某一列的类型filter过滤过滤 + 选择条件某列的不重复值(特征的特征值)groupByorderBymeansummaxminagg5.UDF基础Python函数l
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2023-09-06 15:30:53
70阅读
Spark概述 Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）Spark在2014年打破了Ha
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2024-01-23 13:38:45
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最近的项目数据太大，小周终于也投入了大数据的怀抱，开始了Spark编程学习之路，被迫营业windows环境可以参考这里Pyspark配置Spark概述 Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已
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2023-12-18 21:07:36
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参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/structured_data/time_series一、时间序列预测1.1、数据集#显示所有列(参数设置为None代表显示所有行，也可以自行设置数字)
pd.set_option('display.max_columns',None)
#禁止自动换行(设置为Flase不自动换行，True反之)
pd.set_op
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2023-08-30 15:46:57
360阅读
对于数据量大且依赖字段多的特征类模型，如各种画像模型、行为模型，一般都是批量更新的，数据存在大数据库表中，决策引擎不好支持，需要自己进行开发打分。一种简单粗暴的方法是把模型特征从数据表(如hive)拉到磁盘上，然后读到内存来打分，再把结果导入数据表，不过这种单机版操作耗内存且容易出错。在这篇文章，小编就来分享下怎么把建好的模型部署到大数据平台spark上打分。目前主流都是先用python建模，再导
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2024-04-11 14:12:27
75阅读
例如，将实时数据处理与多模态数据分析相结合，可以实现更为动态和精准的疾病管理，这在处理慢性病如糖尿病或心血
原创
2024-07-10 09:29:08
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pyspark 使用 Many different factors come into play as to why a particular user may or may not churn. In this project I use PySpark to analyse and predict churn using data similar to those of companies
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2024-08-06 21:00:03
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文章目录官网文档环境泰坦尼克号数据分析泰坦尼克号数据清洗整理Spark ML PipelineTitanic幸存者预测：逻辑回归LR模型模型训练模型预测Titanic幸存者预测：决策树模型 官网文档https://spark.apache.org/docs/2.4.5/api/python/pyspark.ml.html环境Python3spark2.4.8jupyternotebookJDK8
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2023-11-30 16:15:06
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