JavaRDD<Tuple2<Double, Double>> valuesAndPreds = parsedData.map( new Function<LabeledPoint, Tuple2<Double, Double>>(){ public Tuple2<Double, Double> call(LabeledPoint point){ double prediction = model.predict(point.features()); return new Tuple2<Double, Double>(prediction, point.label()); } } );
时间: 2024-02-14 07:20:22 浏览: 19
这段代码是基于Spark的机器学习库MLlib中的机器学习模型进行预测,其中:
- `parsedData`是一个RDD,它包含了被标记的点LabeledPoint对象。
- `Function<LabeledPoint, Tuple2<Double, Double>>()`是一个匿名函数,用于将每个LabeledPoint对象映射到一个Tuple2<Double, Double>对象。
- `model.predict(point.features())`是一个机器学习模型对输入数据进行预测的方法,其中`point.features()`是被标记点的特征值。
- `Tuple2<Double, Double>(prediction, point.label())`是一个Tuple2对象,包含了预测值和实际标签值。
- `JavaRDD<Tuple2<Double, Double>> valuesAndPreds`是一个包含了预测结果的RDD,其中每个元素都是一个Tuple2对象,包含了预测值和实际标签值。
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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);
这段代码的作用是计算给定数据的均方误差(Mean Squared Error, MSE),其中valuesAndPreds是一个键值对(key-value pair)的RDD,Tuple2<Double, Double>表示一个由两个Double类型组成的元组,第一个Double表示实际值,第二个Double表示预测值。代码中使用了JavaDoubleRDD的mean()方法,该方法返回RDD中所有元素的平均值,即均方误差。最后输出训练的均方误差。
flink根据每个省份的有效完成率(有效完成率=有效完成单数/接单总数)代码
假设我们有一个Flink的DataStream,每个元素包含如下字段:省份、接单数、完成单数。代码示例如下:
```java
DataStream<Tuple3<String, Integer, Integer>> dataStream = ...; // 省份、接单数、完成单数
DataStream<Tuple2<String, Double>> resultStream = dataStream
.keyBy(0) // 按省份分组
.map(new MapFunction<Tuple3<String, Integer, Integer>, Tuple2<String, Double>>() {
@Override
public Tuple2<String, Double> map(Tuple3<String, Integer, Integer> value) throws Exception {
double completionRate = value.f2 / (double) value.f1; // 计算有效完成率
return Tuple2.of(value.f0, completionRate); // 返回省份和有效完成率
}
});
resultStream.print(); // 输出结果
```
上述代码中,我们首先按省份进行分组,然后使用`MapFunction`计算每个省份的有效完成率,并将省份和有效完成率组成一个二元组返回。最后,我们将结果打印出来。