SparkMLib中的分类器

SparkMLlib中提供了多种分类器，包括：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）：适用于二分类和多分类问题。

2. 决策树（Decision Trees）：适用于二分类和多分类问题。

3. 随机森林（Random Forest）：适用于二分类和多分类问题。

4. 梯度提升树（Gradient-Boosted Trees）：适用于二分类和多分类问题。

5. 多层感知机（Multilayer Perceptron）：适用于二分类和多分类问题。

6. 支持向量机（Support Vector Machines）：适用于二分类和多分类问题。

7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：适用于二分类和多分类问题。

这些分类器都可以用于处理大规模数据集，并且支持特征提取和模型选择等功能。SparkMLlib还提供了一些评估指标，如准确率、召回率、F1值等，可以帮助用户评估模型的性能。