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    的,跟我直接看源码的结论差不多,所以总结凑合着看。下面,我们来拆解代码。   训练的入口是XGBoostClassifier.fit,但实际上调用的是XGBoostClassificationModel.train   在这一步里,有几个关键动作,先对一些参数进行判断。   =>判断一些关键参数   +判断evalMetric   +判断objectiveType   +判断numClass   +判断weightCol   +判断baseMarginCol   然后一个是如上面总结所说的,先对数据进行了转换,转换入口是DataUtils.convertDataFrameToXGBLabeledPointRDDs,输出是trainingSet,相当于数据已经转换ready好。   =>转换RDD类型:   DataUtils def convertDataFrameToXGBLabeledPointRDDs(   labelCol: Column,   featuresCol:

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    Column,   weight:

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    Column,   baseMargin: Column,   group: Option[Column],   dataFrames: DataFrame*)   PS:统一转换为dataset为float类型   +分为有特征权重与无特征权重两种   +内部转换分为sparseVector和DenseVector两个处理 value.map(_.tofloat)   +XGBLabeledPoint //序列化?   更重要的动作在于:   val (_booster, _metrics)=XGBoost.trainDistributed(trainingSet, derivedXGBParamMap, hasGroup=false, evalRDDMap)   val model=new XGBoostClassificationModel(uid, _numClasses, _booster)   这意味着,通过这个函数调用,最终拿到了model。我们进一步来看trainDistributed内部的实现。   trainDistributed(XGBoost类)   核心的解释是:通过Spark的Partitions到Rabit分布式执行,返回booster。   其中包括parameterFetchAndValidation做关键参数处理,包括这些参数num_workers,num_round,use_external_memory,custom_obj,custom_eval,missing。   还有结合了Spark以及Rabit的断点管理类:Ch 广州在哪儿找代孕妈妈 广州试管医院哪家好 广州代孕的中介有哪些 上海代孕公司 广州哪里有代生宝宝 广州助孕一键咨询 广州代孕靠不靠谱呢 广州代孕机构哪家比较靠谱 广州代孕成功率 广州代孕供卵价格