13、使用Spark构建分类模型

使用Spark构建分类模型

在机器学习领域，构建高效的分类模型是一项重要任务。本文将详细介绍如何使用Spark构建分类模型，包括模型评估指标、性能提升方法以及数据处理的关键要点。

模型评估指标

在评估分类模型时，我们通常会关注多个指标，其中包括准确率、精确率、召回率、PR曲线和ROC曲线下面积（AUC）。

准确率

首先，我们计算了决策树模型的准确率：

val dtAccuracy = dtTotalCorrect / numData

输出结果为：

dtAccuracy: Double = 0.6482758620689655

可以看到，支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯模型的表现也较差，决策树模型的准确率为65%，虽然有所提升，但仍然不够理想。

精确率和召回率

在信息检索中，精确率用于衡量结果的质量，而召回率用于衡量结果的完整性。在二分类问题中，精确率定义为真正例（正确预测为类别1的样本数）除以真正例和假正例（错误预测为类别1的样本数）之和。当精确率为1.0（或100%）时，表示分类器预测为类别1的所有样本实际上都属于类别1，即没有假正例。

召回率定义为真正例除以真正例和假负例（实际属于类别1，但被模型预测为类别0的样本数）之和。当召回率为1.0（或100%）时，表示模型没有遗漏任何属于类别1的样本，即没有假负例。

一般来说，精确率和召回率是相互制约的。例如，一个总是预测为类别1的模型，其