Spark MLlib机器学习（一）——决策树

最新推荐文章于 2022-04-05 10:01:00 发布

gmHappy

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分类专栏：机器学习 MLlib Spark 大数据大数据学习文章标签： spark MLlib 决策树

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本文介绍了Spark MLlib中的决策树模型，用于分类和回归任务。通过设定条件对数据进行划分，以实现对复杂数据的有效分类。文中通过示例展示了训练和测试数据的使用，以及代码实现和测试结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

决策树模型，适用于分类、回归。
简单地理解决策树呢，就是通过不断地设置新的条件标准对当前的数据进行划分，最后以实现把原始的杂乱的所有数据分类。

就像下面这个图，如果输入是一大堆追求一个妹子的汉子，妹子内心里有个筛子，最后菇凉也就决定了和谁约（举栗而已哦，不代表什么～大家理解原理重要～～）

训练数据：

0,32 帅 收入中等 不是公务员
1,25 帅 收入中等 是公务员
0,25 帅 收入中等 不是公务员
1,29 帅 收入中等 是公务员
1,24 帅 收入高 不

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Spark MLlib与深度学习：构建新型计算机视觉应用

AI天才研究院

07-14

2055

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Spark MLlib决策树

01-24

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12-22

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易水寒

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1978

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416

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