PySpark : Spark ML Multilayer Perceptron Classifier의 출력 레이어 뉴런 값 얻기

Question

Spark ML Multilayer Perceptron Classifier를 사용하여 바이너리 분류를하고 있습니다.

mlp = MultilayerPerceptronClassifier(labelCol="evt", featuresCol="features", layers=[inputneurons,(inputneurons*2)+1,2]) 

출력 레이어는 2 진 분류 문제이므로 2 개의 뉴런으로 구성됩니다. 이제는 0 또는 1을 포함하는 예측 열을 얻는 대신 테스트 세트의 각 행에 대해 두 개의 뉴런 값을 얻으려고합니다.

API 문서에서 해당 항목을 찾을 수 없습니다.

Answer 1

아마 내 대답은 좀 늦을 것입니다. 그러나 새로운 사람들을 위해서.

this documentation에 따르면 ML 패키지는 MLP (Multilayer Perceptron) 만 분류 자 ​​(회귀 없음)로 제공하므로 출력 레이어 값을 softmax 함수로 푸시하여 이진 출력 값을 생성합니다.

이

이 문서에서 메모이다

출력층 사용 softmax를 함수

노드