首页double MSE = new JavaDoubleRDD(valuesAndPreds.map( new Function<Tuple2<Double, Double>, Object>(){ public Object call(Tuple2<Double, Double> pair){ return Math.pow(pair._1() - pair._2(), 2.0); } } ).rdd()).mean(); System.out.println("training MeanSquared Error = " + MSE);

double MSE = new JavaDoubleRDD(valuesAndPreds.map( new Function<Tuple2<Double, Double>, Object>(){ public Object call(Tuple2<Double, Double> pair){ return Math.pow(pair._1() - pair._2(), 2.0); } } ).rdd()).mean(); System.out.println("training MeanSquared Error = " + MSE);

时间: 2024-02-14 22:20:02 浏览: 23

这段代码是使用均方误差（MSE）评估模型预测准确性的代码。首先，使用map()方法对每一条预测结果进行操作，将其转化为Double格式，其中值为预测值和实际标签值的差的平方。接着，使用JavaDoubleRDD将map()方法生成的JavaRDD转化为Double类型的RDD，方便后续计算MSE。最后，使用mean()方法计算RDD中元素的平均值，得到MSE，用于评估模型的预测准确性。这段代码是机器学习中模型评估的基础代码，用于评估模型的准确性和性能。

阅读全文