<machinelearning_uri>/ml-process:forestbasedclassificationfit[.<format>]
对空间数据进行基于森林的分类训练。
支持的方法:
支持的表述格式:JSONP、RJSON、JSON、HTML、XML。
对如下 URI 执行 HTTP 请求,其中,supermapiserver 是服务器名。
http://supermapiserver:8090/iserver/services/machinelearning/restjsr/sps.WorkflowProcessFactory.models.ml-process:forestbasedclassificationfit
返回分析的交互操作页面。
执行分析。
请求参数列表:
名称 | 类型 | 含义 |
readasfeaturerdd-dataConnInfo 【必填】 |
String |
训练数据集,需要包含数据类型,连接参数,数据集名字等信息。 |
readasfeaturerdd-filter 【可选参数】 |
String |
数据查询条件 |
dependent 【必填】 |
String |
建模字段 |
explanatory 【必填】 |
String |
解释字段,该集合输入训练数据集的一个或多个字段名称作为模型的解释变量。 |
numTrees 【可选参数】 |
int |
树的数目,取值范围大于0,默认值为100。 |
minLeafSize 【可选参数】 |
int |
叶子节点分裂阈值,默认值为:1 。 |
maxTreeDepth 【可选参数】 |
int |
树的深度-取值范围0-30,默认值为30。 |
sampleSize 【可选参数】 |
float |
指定用于每棵决策树的要素百分比,取值范围0-1.0,默认值为1.0 |
explanatoryDistanceRDDs 【可选参数】 |
String |
距离解释变量数据集,支持点线面数据集。 |
modelPath 【可选参数】 |
String |
模型保存目录 |
sparkContext 【可选参数】 |
String |
Spark上下文环境,不设置时使用local模式运行 |