Spark ML机器学习
Spark提供了常用机器学习算法的实现， 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库， spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD， DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前 ...
原文：Spark ML机器学习库评估指标示例
本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解，以下代码均以Jupyter Notebook进行讲解，Spark版本为 . . 。模型评估指标位于包org.apache.spark.ml.evaluation下。 模型评估指标是指测试集的评估指标，而不是训练集的评估指标 回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which exp ...
2020-03-03 21:50 2 1478 推荐指数：
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Spark 中的机器学习库及示例
MLlib 是 Spark 的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API。具体来说，主要包括以下几方面的内容： 机器学习算法：常用的学习 ...
机器学习模型评估指标总结
常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标 一、分类模型 常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种： （1）二分类问题 （a）混淆矩阵 准确率A：预测正确个数占总数的比例 ...
机器学习模型评估指标汇总 (一）
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机器学习——聚类算法的评估指标
共有以下几种评价指标： 其中，仅轮廓系数比较合理，别的不过是牵强附会罢了，就差欺世盗名了。 混淆矩阵均- -性完整性V-measure调整兰德系数(ARI)调整互信息(AMI)轮廓系数(Silhouette) 轮廓系数： ...
机器学习模型评估指标汇总
在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别 ...
机器学习--评估指标篇
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