如何看spark逻辑回归分类的概率
时间: 2023-10-13 21:08:44 浏览: 42
在Spark中,逻辑回归模型的预测结果有两种形式:二元分类和多元分类。
对于二元分类,逻辑回归模型的预测结果是一个概率值,表示样本属于正类的概率。在Spark中,可以通过调用`BinaryLogisticRegressionModel`的`predict`方法来得到预测结果。该方法返回的是一个`DataFrame`,其中包含了样本的预测结果和概率值两列。可以通过调用`select`方法来筛选出概率值这一列,例如:
```
val predictions = model.transform(testData)
val prob = predictions.select("probability")
prob.show()
```
对于多元分类,逻辑回归模型的预测结果是每个类别的概率值,Spark中的逻辑回归模型使用了一种称为“一对多”(One-vs-Rest,简称OvR)的策略来处理多元分类。具体地,对于有K个类别的多元分类问题,Spark将其转化为K个二元分类问题,每个二元分类问题都是将某一个类别视为正类,其余的类别视为负类。然后针对每个二元分类问题训练一个逻辑回归模型,最终得到K个模型。在预测时,对于一个新的样本,每个模型都会给出一个概率值,表示该样本属于该模型对应的类别的概率。最终预测结果是概率值最大的那个类别。
在Spark中,可以通过调用`LogisticRegressionModel`的`predict`方法来得到预测结果。该方法返回的是一个`DataFrame`,其中包含了样本的预测结果和概率值两列。可以通过调用`select`方法来筛选出概率值这一列,例如:
```
val predictions = model.transform(testData)
val prob = predictions.select("probability")
prob.show()
```