Spark ML機器學習
Spark提供了常用機器學習算法的實現， 封裝於spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基於RDD的機器學習庫， spark.ml是基於DataFrame的機器學習庫. 相對於RDD， DataFrame擁有更豐富的操作API, 可以進行更靈活的操作. 目前 ...
原文：Spark ML機器學習庫評估指標示例
本文主要對 Spark ML庫下模型評估指標的講解，以下代碼均以Jupyter Notebook進行講解，Spark版本為 . . 。模型評估指標位於包org.apache.spark.ml.evaluation下。 模型評估指標是指測試集的評估指標，而不是訓練集的評估指標 回歸評估指標 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which exp ...
2020-03-03 21:50 2 1478 推薦指數：
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Spark 中的機器學習庫及示例
MLlib 是 Spark 的機器學習庫，旨在簡化機器學習的工程實踐工作，並方便擴展到更大規模。MLlib 由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協同過濾、降維等，同時還包括底層的優化原語和高層的管道 API。具體來說，主要包括以下幾方面的內容： 機器學習算法：常用的學習 ...
機器學習模型評估指標總結
常用機器學習算法包括分類、回歸、聚類等幾大類型，以下針對不同模型總結其評估指標 一、分類模型 常見的分類模型包括：邏輯回歸、決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡等，模型評估指標包括以下幾種： （1）二分類問題 （a）混淆矩陣 准確率A：預測正確個數占總數的比例 ...
機器學習模型評估指標匯總 (一）
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機器學習模型評估指標匯總 (二）
參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36305931 1、回歸（Regression）算法指標 Mean Absolute Error 平均絕對誤差 Mean Squared Error 均方誤差 ...
機器學習——聚類算法的評估指標
共有以下幾種評價指標： 其中，僅輪廓系數比較合理，別的不過是牽強附會罷了，就差欺世盜名了。 混淆矩陣均- -性完整性V-measure調整蘭德系數(ARI)調整互信息(AMI)輪廓系數(Silhouette) 輪廓系數： ...
機器學習模型評估指標匯總
在使用機器學習算法過程中，針對不同的問題需要不用的模型評估標准，這里統一匯總。主要以兩大類分類與回歸分別闡述。 一、分類問題 1、混淆矩陣 混淆矩陣是監督學習中的一種可視化工具，主要用於比較分類結果和實例的真實信息。矩陣中的每一行代表實例的預測類別，每一列代表實例的真實類別 ...
機器學習--評估指標篇
1. 回歸(Regression)算法指標 Mean Absolute Error 平均絕對誤差 Mean Squared Error 均方誤差 Root Mean Squared Error：均方根誤差 Coefficient of determination 決定系數 ...