pyspark如何查看linearregressionwithsgd.train训练的模型
时间: 2023-11-22 08:56:10 浏览: 147
pkuseg - 最全的预训练模型
在 PySpark 中,使用 `LinearRegressionWithSGD` 进行训练后,可以使用 `model.weights` 和 `model.intercept` 来获取训练的模型参数,其中 `model.weights` 是一个向量,存储了每个特征的权重,`model.intercept` 是一个标量,表示截距。
例如,可以通过以下代码获取模型参数:
```
from pyspark.ml.regression import LinearRegressionWithSGD
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql.functions import col
# 创建训练数据集
data = spark.read.csv("train.csv", header=True, inferSchema=True)
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2", "feature3"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data).select(col("label").alias("label"), col("features"))
# 训练模型
lr = LinearRegressionWithSGD(maxIter=10, regParam=0.01, stepSize=0.1)
model = lr.fit(data)
# 获取模型参数
weights = model.weights
intercept = model.intercept
print("模型权重:", weights)
print("模型截距:", intercept)
```
输出结果类似于:
```
模型权重: [0.5, 0.3, 0.2]
模型截距: 0.1
```
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