在创建了RDDs之后,我们可以对RDDs做2种不同类型的操作:
Transformations - 转换操作,从一个RDD转换成另外一个RDD
Actions - 动作操作,通过RDD计算结果
RDDs...Scala:
scala>
QUALITATIVE 破产分类
现实生活中的问题是可以用机器学习算法来预测的。...(1.0,[3.0,3.0,3.0,2.0,2.0,3.0]), (1.0,[3.0,3.0,2.0,3.0,2.0,3.0]), (1.0,[3.0,3.0,2.0,2.0,3.0,3.0]))
接着我们划分一下训练数据和测试数据...最后一行代码,我们使用filter()转换操作和count()动作操作来计算模型出错率。filter()中,保留预测分类和所属分类不一致的元组。...在Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。