41、机器学习与Scala编程：从数据处理到模型构建

Mars5

于 2025-08-26 09:05:03 发布

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分类专栏： Scala数据科学实战指南文章标签：机器学习 Scala编程数据预处理

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机器学习与Scala编程：从数据处理到模型构建

在Scala编程中，长链式的高阶方法调用会使代码及其底层逻辑变得难以阅读。例如下面这个长链式调用的代码：

val cols = Source.fromFile.getLines.map( 
  _.split(CSV_DELIM).toArray.drop(1)

为了提高代码的可读性，建议将长链式的方法调用拆分成多个步骤，示例如下：

val lines = Source.fromFile.getLines
val fields = lines.map(_.split(CSV_DELIM).toArray)
val cols = fields.drop(1)

为了让逻辑二元分类器进行训练，需要将数据归一化到 [-0.5, 0.5] 的范围内。在预处理阶段，首先要计算两个时间序列的均值和标准差，可通过 reduceLeft 和 foldLeft 方法实现：

val mean = price.reduceLeft( _ + _ )/price.size
val s2 = price.foldLeft(0.0)((s,x) => s+(x-mean)*(