14、使用Spark构建分类模型

反内卷战士508

于 2025-09-22 09:59:13 发布

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分类专栏： Spark机器学习实战指南文章标签： Spark MLlib 分类模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nut55/article/details/152443113

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使用Spark构建分类模型

在机器学习中，分类模型是非常重要的一部分。本文将介绍如何使用Spark MLlib构建分类模型，包括训练模型、评估性能、调整参数以及实现交叉验证等内容。

训练和评估朴素贝叶斯模型

首先，我们将训练一个新的朴素贝叶斯模型并评估其性能。代码如下：

val nbModelCats = NaiveBayes.train(dataNB)
val nbTotalCorrectCats = dataNB.map { point =>
  if (nbModelCats.predict(point.features) == point.label) 1 else 0
}.sum
val nbAccuracyCats = nbTotalCorrectCats / numData
val nbPredictionsVsTrueCats = dataNB.map { point => 
  (nbModelCats.predict(point.features), point.label) 
}
val nbMetricsCats = new BinaryClassificationMetrics(nbPredictionsVsTrueCats)
val nbPrCats = nbMetricsCats.areaUnderPR
val nbRocCats = nbMetricsCats.areaUnderROC
println(f"${nbModelCats.getClass.getSimpleName}\nAccuracy:  ${nbAccuracyCats * 100}%2.4f%%\nArea