Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率（图文详解） - 走看看

zoukankan html css js c++ java

Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率（图文详解）

　　不多说，直接上干货！

Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率（图文详解）

Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率

　　具体，见

Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章决策树回归分类Bike Sharing数据集

查看全文

相关阅读:
从MANNING抽的新书免费分享 <算法图解>
这些天在看的
 创建Spring框架程序初始化的的几种方式
 我在互联网公司的一天
 python文件中代码的顺序
 分布式事务，两阶段提交协议，三阶段提交协议
 Zookeeper工作原理
 CAP定理
 SpringCloud 架构
 springCloud(一)Erueka工作原理

原文地址：https://www.cnblogs.com/zlslch/p/7463980.html

Copyright © 2011-2022 走看看