scala 贝叶斯 淘宝回头客 混交矩阵 roc曲线 代码

以下是使用Scala实现贝叶斯算法、混淆矩阵和ROC曲线的代码，用于预测淘宝回头客：

1. 贝叶斯算法

import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes

// 加载数据
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

// 拆分数据集
val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L)

// 训练贝叶斯模型
val model = new NaiveBayes().fit(trainingData)

// 测试模型
val predictions = model.transform(testData)

// 输出预测结果
predictions.show()

2. 混淆矩阵

import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics

// 将预测结果转换为RDD
val predictionAndLabels = predictions.select("prediction", "label")
  .rdd.map(row => (row.getDouble(0), row.getDouble(1)))

// 计算混淆矩阵
val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels)
val confusionMatrix = metrics.confusionMatrix

// 输出混淆矩阵
println(s"Confusion matrix:\n$confusionMatrix")

3. ROC曲线

import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics

// 计算预测得分
val scoreAndLabels = predictions.select("probability", "label")
  .rdd.map(row => (row.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.Vector](0)(1), row.getDouble(1)))

// 计算ROC曲线
val metrics = new BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels)
val roc = metrics.roc

// 输出ROC曲线
println(s"ROC curve:\n$roc")

请注意，这些代码是为了演示用途而编写的，并且可能需要根据您的数据和任务进行修改和优化。