Spark Mllib决策树二元分类：模型评估与AUC深度解析

在Spark Mllib中的决策树二元分类中，模型评估是一个关键环节，特别是在网站分类这类应用场景中。相比于简单的准确性百分比，AUC（Area Under the Curve of ROC，ROC曲线下的面积）提供了更为精细的评估指标。AUC考虑了真正例率(TPR)和假正例率(FPR)之间的平衡，这两个概念是构建ROC曲线的基础： - **真正例率 (TPR)**: 表示模型正确预测为正类（1）的样本比例，即 TP / (TP + FN)。它衡量的是模型识别出实际为正类的样本的能力。 - **假正例率 (FPR)**: 表示模型错误预测为正类（1）的样本比例，即 FP / (FP + TN)。它反映了模型将负类误判为正类的倾向。 通过计算TNR（True Negative Rate，真阴性率，即 TN / (FP + TN)），ROC曲线可以描绘出不同阈值下FPR与TPR的变化情况。ROC曲线的位置越高，面积越大，说明模型性能越好。在本案例中，通过调用`BinaryClassificationMetrics`评估工具，计算得到的AUC值为0.6199946682707425，这表明模型具有一定的区分能力，但仍有改进的空间。 训练模型时，我们使用了`DecisionTree.trainClassifier`方法，设置了参数如numClasses（这里为2，表示二元分类）、categoricalFeaturesInfo、impurity（例如设置为“entropy”信息增益）、maxDepth（树的最大深度）和maxBins（用于离散化特征的桶数）。将预测结果和真实值合并后，我们对模型进行了评估，并展示了部分预测结果示例。 总结来说，Spark Mllib的决策树二元分类模型评估过程包括理解TPR和FPR的概念、绘制并分析ROC曲线以及计算AUC值。通过这些指标，我们可以更全面地了解模型在网站分类任务中的表现，并据此进行优化或调整。