<machinelearning_uri>/ml-process:forestbasedregressionfit[.<format>]
对空间数据进行基于森林的回归训练。
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:forestbasedregressionfit
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。 |
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readasfeaturerdd-filter 【可选参数】 |
String |
数据查询条件 |
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dependent 【必填】 |
String |
建模字段 |
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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。 |
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numTrees 【可选参数】 |
int |
树的数目，取值范围大于0，默认值为100。 |
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minLeafSize 【可选参数】 |
int |
叶子节点分裂阈值，默认值为：5 。 |
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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 |
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explanatoryDistanceRDDs 【可选参数】 |
String |
距离解释变量数据集，支持点线面数据集。 |
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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 |