我使用logistic迴歸和spark-ml管道訓練一個簡單的CrossValidatorModel。我可以預測新的數據,但我想超越的黑盒子,做係數 val lr = new LogisticRegression().
setFitIntercept(true).
setMaxIter(maxIter).
setElasticNetParam(alpha).
我正在使用scikit-learn使用Logistic迴歸實現分類。 使用predict()函數預測類別標籤,而使用predict_proba()函數打印預測概率。 的代碼段粘貼下面: # Partition the dataset into train and test data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(ds_X,
Basicly我的問題是有關以下紙張組合(這是足以只讀部分1.Introduction,部分3.Prediction model structure和部分3.1 Decision tree feature transforms的開始,一切就可以跳過去) https://pdfs.semanticscholar.org/daf9/ed5dc6c6bad5367d7fd8561527da30e9b8d