oJueQiang123456的博客

1、设置截距为true。 2、升高维度(一般相乘或平方，不会相加减:想加减还是线性的变化)。 3、调整分类阈值(某些场景，比如判断是否生病默认阈值为0.5：0.51为没病，0.49为有病，相差太小。调整阈值到0.7才为没病。会增大错误率，但会减小风险)。 4、鲁棒性调优(指算法的抗干扰能力：权重越小，模型越准确，但权重太小，比如0.00001，那随便输入什么值都等于截距了。所以需要降低正确率...

package com.cfl.sparkmllib.lr; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spar...

一、概述 版本：python:2.7.15 第三方库：scikit-learn 数据样本：https://gitee.com/chenfenli/document/blob/master/learning/sms_spam.txt 二、代码 # coding=UTF-8 import codecs from sklearn.naive_bayes import Multinomial...