在Spark MLlib库中,Pipeline和CrossValidator是构建和优化机器学习模型的关键工具。重点介绍如何利用它们训练朴素贝叶斯分类模型,并通过交叉验证评估模型性能。
Spark MLlib中的朴素贝叶斯分类器与交叉验证技术
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P(X = (x1, x2, ..., xn) | y) = P(x1 | y) * P(x2 | y) * ... * P(xn | y)
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数据准备:
使用 ArffLoader 加载ARFF格式的数据集。
模型构建:
选择 J48 分类器作为模型。
评估方法:
采用 CrossValidationFoldMaker 将数据集划分为训练集和测试集,进行交叉验证。
使用 ClassAssigner 指定类别属性。
性能评估:
使用 ClassifierPerformanceEvaluator 对J48分类器的性能进行评估。
结果可视化:
使用 TextViewer 和 GraphViewer 以文本和图表的形式展示评估结果。
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