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title: 特征工程
description: "简单介绍PCA算法各个参数对模型的性能影响。"
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# 特征工程

#### PCA算法调优

简单介绍PCA算法各个参数对模型的性能影响。

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |


#### SVD算法调优

简单介绍SVD算法各个参数对模型的性能影响

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |


#### Covariance算法调优

简单介绍Covariance算法各个参数对模型的性能影响

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |


#### Pearson算法调优

简单介绍Pearson算法各个参数对模型的性能影响

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |


#### Spearman算法调优

简单介绍Spearman算法各个参数对模型的性能影响

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |


#### DTB算法调优

简单介绍DTB算法各个参数对模型的性能影响

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |


#### Word2Vec算法调优

简单介绍Word2Vec算法各个参数对模型的性能影响

| 参数 | 说明 | 建议 |
| --- | --- | --- |
| numPartitions | Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 | 在0.5~1.5倍的总核数（executor\_cores与num\_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |