PySpark ML

Question

にDecisionTreeClassifierからtoDebugStringをゲット私はこの1つのようなパイプラインを使用してDecisionTreeClassifierモデルを訓練しました。私は今、モデルの精度を評価することができます。たとえば、

mc_evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(
labelCol="target_idx", predictionCol="prediction", metricName="precision" ) 

accuracy = mc_evaluator.evaluate(predictions) 
print("Test Error = {}".format(1.0 - accuracy)) 

などがあります。今、ツリーモデルの構造をチェックする必要があります。ドキュメントではtoDebugStringという属性を指していますが、ML DecisionTreeClassifierにはこれがありません.MLLib DecisionTreeクラシファイアのみの属性のようです。 MLバージョンからパイプライン内のモデルからツリー構造を取得してプロットするにはどうすればよいですか？

Answer 1

これはpysparkに私の仕事：オープン

model.stages[2]._call_java('toDebugString')