Spark Mllib中LogisticRegression算法中,特征列的设置参数 AsetPredictionCol BsetFeaturesCol CsetLabelCol DsetMaxIter
时间: 2024-04-06 09:28:55 浏览: 9
BsetFeaturesCol。
在Spark Mllib中,LogisticRegression算法中的BsetFeaturesCol参数是用来设置特征列的。该参数指定了包含特征向量的列名,该向量将作为模型的输入。通常,该列是一个Spark中的Vector类型列。
AsetPredictionCol参数用于设置预测输出结果的列名,CsetLabelCol参数用于设置标签列的名称,DsetMaxIter参数用于设置训练模型的最大迭代次数。
相关问题
Spark MLlib中分类算法有哪些,都是干什么的
在 Spark MLlib 中,有以下几种分类算法:
1. 逻辑回归(Logistic Regression):用于二分类或多分类问题,通过拟合一个逻辑函数来预测概率。
2. 决策树(Decision Trees):通过构建树状结构进行分类,每个节点表示一个特征,每个分支表示该特征的取值。
3. 随机森林(Random Forest):基于决策树的集成学习算法,通过多个决策树进行分类,并将结果进行投票或平均来决定最终分类。
4. 梯度提升树(Gradient-Boosted Trees):也是基于决策树的集成学习算法,通过迭代训练多个决策树来提高分类性能。
5. 多层感知机(Multilayer Perceptron):一种人工神经网络模型,用于解决复杂的非线性分类问题。
6. 支持向量机(Support Vector Machines):通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类。
这些分类算法在 Spark MLlib 中可以用于解决各种类型的分类问题,如二分类、多分类、概率预测等。它们都是基于不同的原理和算法来进行分类任务,并且在实践中都有不错的性能和效果。
weka中logistic算法参数设置的依据
根据Weka官方文档,Logistic回归算法的参数设置如下:
1. Ridge参数:Ridge参数控制正则化的强度,可以通过交叉验证来确定。在Weka中,可以使用“-R”选项来设置Ridge参数的值。
2. 最大迭代次数:最大迭代次数控制算法运行的次数。在Weka中,可以使用“-M”选项来设置最大迭代次数的值。
3. 优化算法:Weka中提供了两种优化算法,分别是拟牛顿法和共轭梯度法。在Weka中,可以使用“-O”选项来设置优化算法的值。
4. 收敛阈值:收敛阈值控制算法的收敛速度。在Weka中,可以使用“-L”选项来设置收敛阈值的值。
因此,在使用Logistic回归算法时,需要根据具体情况来设置这些参数的值,以达到最优的分类效果。