Utiliser Apache Spark MLlib dans Azure Databricks

Cette page fournit des exemples de notebooks montrant comment utiliser MLlib sur Azure Databricks.

Apache Spark MLlib est la bibliothèque de machine learning Apache Spark constituée d’utilitaires et d’algorithmes d’entraînement courants, notamment la classification, la régression, le clustering, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité, et les primitives d’optimisation sous-jacentes. Pour obtenir des informations de référence sur les fonctionnalités MLlib, Azure Databricks recommande de consulter les informations de référence des API Apache Spark suivantes :

Le package pyspark.ml d’Apache Spark MLlib est pris en charge sur des instances de calcul sans serveur, standard et dédié.

Pour obtenir des informations sur l’utilisation d’Apache Spark MLlib à partir de R, consultez la documentation Machine Learning avec R.

Exemple de notebook de classification binaire

Ce notebook vous montre comment créer une application de classification binaire avec l’API Apache Spark MLlib Pipelines.

Notebook de classification binaire

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Exemples de carnets d’arbres de décision

Ces exemples illustrent différentes applications d’arbres de décision avec l’API Apache Spark MLlib Pipelines.

Arbres de décision

Ces notebooks vous montrent comment effectuer des classifications avec des arbres de décision.

Arbres de décision pour la reconnaissance des chiffres dans un carnet numérique

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Arbres de décision pour le cahier d'enquête SFO

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Régression GBT avec des pipelines MLlib

Ce notebook vous montre comment utiliser des pipelines MLlib pour effectuer une régression à l’aide d’arbres avec dégradé avancé et prédire le nombre de locations de vélo (par heure) à partir d’informations telles que le jour de la semaine, la météo, la saison, etc.

Cahier de régression du partage de vélos

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Exemple de cahier Apache Spark MLlib avancé

Ce notebook illustre la création d’un transformateur personnalisé.

Notebook de transformateur personnalisé

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