spark中setscale

在 Spark 中，setscale() 是一个用于设置数据的比例的方法。它可以在处理大规模数据集时非常有用。该方法接受一个 Double 类型的比例参数，用于将数据集划分为训练集和测试集。

通常情况下，setscale() 方法被用于将一个大数据集分成两部分：训练集和测试集。在机器学习中，我们需要将数据集分成训练集和测试集，以便我们可以训练模型并进行测试以评估模型的性能。setscale() 方法可以帮助我们很容易地实现这个目标。例如，如果我们设置比例为 0.8，则将 80% 的数据用于训练集，剩下的 20% 用于测试集。

在使用 setscale() 方法时，需要注意的是，如果数据集中的样本是有序的，则应该将数据集随机化。这可以通过 shuffle() 方法实现。否则，如果数据集是有序的，可能会导致训练模型时出现偏差，影响模型的性能。