如何查看linearregressionwithsgd.train训练的模型

在使用Spark中的linearregressionwithsgd算法进行训练后，你可以通过以下方法查看训练得到的模型：

1. 使用模型的save方法将模型保存到本地文件系统或分布式文件系统中，例如：

model.save(sc, "myModelPath")

2. 使用模型的load方法加载模型，例如：

from pyspark.mllib.regression import LinearRegressionModel

model = LinearRegressionModel.load(sc, "myModelPath")

3. 调用模型的coefficients和intercept方法获取模型的系数和截距，例如：

print("Coefficients: " + str(model.coefficients))
print("Intercept: " + str(model.intercept))

4. 如果你使用的是Spark MLlib中的linearregression算法，则可以使用模型的summary属性获取更多信息，例如：

print(model.summary.rootMeanSquaredError)

以上是查看linearregressionwithsgd.train训练的模型的方法，希望能够帮助到你。

相关问题

pyspark如何查看linearregressionwithsgd.train训练的模型

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

final LinearRegressionModel model = LinearRegressionWithSGD.train(JavaRDD.toRDD(parsedData), numIterations);

这行代码是使用Spark中的线性回归算法进行模型训练的代码。其中，LinearRegressionWithSGD是Spark中的线性回归算法类，它使用随机梯度下降（SGD）方法进行模型训练。train()方法用于对数据进行训练，其中，第一个参数是转化为RDD格式的JavaRDD对象，第二个参数是迭代次数。训练完成后，会返回一个LinearRegressionModel对象，表示训练好的线性回归模型。这段代码是机器学习中模型训练的基础代码，用于训练模型并进行预测。