首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在带有逻辑回归的Java项目中使用Spark的Mllib中的交叉验证?

在带有逻辑回归的Java项目中使用Spark的Mllib中的交叉验证,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入所需的依赖库:
  2. 导入所需的依赖库:
  3. 创建SparkSession:
  4. 创建SparkSession:
  5. 加载数据集:
  6. 加载数据集:
  7. 准备特征向量:
  8. 准备特征向量:
  9. 划分训练集和测试集:
  10. 划分训练集和测试集:
  11. 创建逻辑回归模型:
  12. 创建逻辑回归模型:
  13. 创建参数网格:
  14. 创建参数网格:
  15. 创建交叉验证器:
  16. 创建交叉验证器:
  17. 运行交叉验证:
  18. 运行交叉验证:
  19. 对测试集进行预测:
  20. 对测试集进行预测:
  21. 评估模型性能:
  22. 评估模型性能:

至此,你已经成功在带有逻辑回归的Java项目中使用Spark的Mllib中的交叉验证。请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整。关于Spark的Mllib和交叉验证的更多详细信息,你可以参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 2小时入门SparkMLlib

    三,Pipeline流水线范例 任务描述:用逻辑回归模型预测句子是否包括”spark“这个单词。 ? 1,准备数据 ? 2,构建模型 ? 3,训练模型 ? 4,使用模型 ? 5,评估模型 ?...六,分类模型 Mllib支持常见机器学习分类模型:逻辑回归,SoftMax回归,决策树,随机森林,梯度提升树,线性支持向量机,朴素贝叶斯,One-Vs-Rest,以及多层感知机模型。...七,回归模型 Mllib支持常见回归模型,线性回归,广义线性回归,决策树回归,随机森林回归,梯度提升树回归,生存回归,保序回归。 1,线性回归 ? 2,决策树回归 ? ?...有两种使用网格搜索方法模式,一种是通过交叉验证(cross-validation)方式进行使用,另外一种是通过留出法(hold-out)方法进行使用。...交叉验证模式使用是K-fold交叉验证,将数据随机等分划分成K份,每次将一份作为验证集,其余作为训练集,根据K次验证平均结果来决定超参选取,计算成本较高,但是结果更加可靠。

    2.1K20

    基于Spark机器学习实践 (二) - 初识MLlib

    1.2 Spark MLlib实现算法 ◆ 逻辑回归 朴素贝叶斯 线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解 1.3 Spark MLlib官方介绍 1.3.1 搜索官方文档 [1240] [1240...要配置netlib-java / Breeze以使用系统优化二进制文件,请包含com.github.fommil.netlib:all:1.1.2(或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark)作为项目的依赖项并阅读...最受欢迎原生BLAS,英特尔MKL,OpenBLAS,可以在一次操作中使用多个线程,这可能与Spark执行模型冲突。...在使用TrainValidationSplit或CrossValidator(SPARK-19357)执行交叉验证时,添加了对并行评估多个模型支持。...Huber损失稳健线性回归SPARK-3181)。 打破变化 逻辑回归模型摘要类和特征层次结构被更改为更清晰,更好地适应了多类摘要添加。

    3.5K40

    基于Spark机器学习实践 (二) - 初识MLlib

    1.2 Spark MLlib实现算法 ◆ 逻辑回归 朴素贝叶斯 线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解 1.3 Spark MLlib官方介绍 1.3.1 搜索官方文档 1.3.2 阅读文档...要配置netlib-java / Breeze以使用系统优化二进制文件,请包含com.github.fommil.netlib:all:1.1.2(或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark)作为项目的依赖项并阅读...最受欢迎原生BLAS,英特尔MKL,OpenBLAS,可以在一次操作中使用多个线程,这可能与Spark执行模型冲突。...在使用TrainValidationSplit或CrossValidator(SPARK-19357)执行交叉验证时,添加了对并行评估多个模型支持。...Huber损失稳健线性回归SPARK-3181)。 打破变化 逻辑回归模型摘要类和特征层次结构被更改为更清晰,更好地适应了多类摘要添加。

    2.7K20

    Spark MLlib到美图机器学习框架实践

    / 机器学习简介 / 在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习,根据维基百科介绍,机器学习有下面几种定义: 机器学习是一门人工智能科学,该领域主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习改善具体算法性能...在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较,从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。 ?...Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容: 学习算法:分类、回归、聚类和协同过滤; 特征处理:特征提取、变换、降维和选择; 管道(Pipeline):用于构建、评估和调整机器学习管道工具; 持久性...上表总结了 Spark MLlib 支持功能结构,可以看出它所提供算法丰富,但算法种类较少并且老旧,因此 Spark MLlib 在算法上支持与 kylin 项目有些脱节,它主要功能更多是与特征相关...次平均值作为这次交叉验证结果。

    1.1K30

    Spark MLlib到美图机器学习框架实践

    / 机器学习简介 / 在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习,根据维基百科介绍,机器学习有下面几种定义: 机器学习是一门人工智能科学,该领域主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习改善具体算法性能...在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较,从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。 ?...Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容: 学习算法:分类、回归、聚类和协同过滤; 特征处理:特征提取、变换、降维和选择; 管道(Pipeline):用于构建、评估和调整机器学习管道工具; 持久性...上表总结了 Spark MLlib 支持功能结构,可以看出它所提供算法丰富,但算法种类较少并且老旧,因此 Spark MLlib 在算法上支持与 kylin 项目有些脱节,它主要功能更多是与特征相关...次平均值作为这次交叉验证结果。

    93310

    探索MLlib机器学习

    二, Pipeline流水线范例 任务描述:用逻辑回归模型预测句子是否包括”spark“这个单词。...Mllib支持常见回归模型,线性回归,广义线性回归,决策树回归,随机森林回归,梯度提升树回归,生存回归,保序回归。...这个模型在spark.ml.feature,通常作为特征预处理一种技巧使用。...有两种使用网格搜索方法模式,一种是通过交叉验证(cross-validation)方式进行使用,另外一种是通过留出法(hold-out)方法进行使用。...交叉验证模式使用是K-fold交叉验证,将数据随机等分划分成K份,每次将一份作为验证集,其余作为训练集,根据K次验证平均结果来决定超参选取,计算成本较高,但是结果更加可靠。

    4.1K20

    图解大数据 | Spark机器学习(下)—建模与超参调优

    (1)逻辑回归 逻辑回归(logistic regression)是统计学习经典分类方法,属于对数线性模型。logistic回归因变量可以是二分类,也可以是多分类。...SparkMLlib库提供了许多可用聚类方法实现, K-Means、高斯混合模型、Power Iteration Clustering(PIC)、隐狄利克雷分布(LDA) 以及 K-Means...使用数据找到解决具体问题最佳模型和参数,这个过程也叫做调试(Tuning) 调试可以在独立估计器完成(逻辑回归),也可以在工作流(包含多样算法、特征工程等)完成 用户应该一次性调优整个工作流,...而不是独立地调整PipeLine每个组成部分 [4fa34c7ca37b6cb9264fad121a8b95eb.png] 2)交叉验证和训练验证切分 MLlib支持交叉验证 Cross Validator...交叉验证代价比较高昂,为此Spark也为超参数调优提供了训练-验证切分TrainValidationSplit。 TrainValidationSplit创建单一 (训练, 测试) 数据集对。

    1.1K21

    大数据开发:Spark MLlib组件学习入门

    参数优化 MLlib库包括两个不同部分—— spark.mllib包含基于rdd机器学习算法API,目前不再更新,在3.0版本后将会丢弃,不建议使用。...五、分类模型 Mllib支持常见机器学习分类模型:逻辑回归,SoftMax回归,决策树,随机森林,梯度提升树,线性支持向量机,朴素贝叶斯,One-Vs-Rest,以及多层感知机模型。...六、回归模型 Mllib支持常见回归模型,线性回归,广义线性回归,决策树回归,随机森林回归,梯度提升树回归,生存回归,保序回归。...这个模型在spark.ml.feature,通常作为特征预处理一种技巧使用。...Mllib支持网格搜索方法进行超参调优,相关函数在spark.ml.tunning模块。 关于大数据开发学习,Spark MLlib组件学习入门,以上就为大家做了大致介绍了。

    84740

    Apache Spark 2.0预览:机器学习模型持久性

    ML持久性关键特征包括: 支持所有Spark API中使用语言:Scala,Java,Python&R 支持几乎所有的DataFrame-basedAPIML算法 支持单个模型和完整Pipelines...这节省了特征提取步骤、交叉验证调整后Random Forest模型步骤,模型调整过程统计步骤。...例如我们使用交叉验证来调整Random Forest,然后调整过程中找到最佳模型并保存。...我们能够使用Parquet 存储小模型(朴素贝叶斯分类)和大型分布式模型(推荐ALS)。...语言交叉兼容性 模型可以在Scala、Java和Python轻松地进行保存和加载。R语言有两个限制,首先,R并非支持全部MLlib模型,所以并不是所有使用其他语言训练过模型都可以使用R语言加载。

    2K80

    如何利用已有的大数据技术,搭建机器学习平台

    ml 和 mllib 都是 Spark 机器学习库,目前常用机器学习功能两个个库都能满足需求。...这些组件将依次运行,涉及 RDD 相关操作时会提交到 Spark Executor 进行并行计算 流程 & 评估视图 第一个版本我们并没有提供太多算法组件,只有线性回归逻辑回归,但是基于组件化思想...交叉验证 在机器学习平台第三个版本,我们还有个关注点就是交叉验证,之前版本中用户一次只能实验一组超参数,有了交叉验证,用户便可以在一次实验配置多组超参数,在训练集中在按比例进行循环拆分,一部分训练...融合其他算法包 我们目前也在尝试融合 spark ml 之外算法包,使用度较广 xgboost 等。...另一方面目前算法还是基于传统机器学习算法,对于深度学习,不管是嵌入 tensorflow 还是使用一些第三方深度学习库, Deeplearning4j 等。

    3.5K00

    Spark机器学习库(MLlib)指南之简介及基础统计

    它提供如下工具: 机器学习(ML)算法:常用学习算法,分类、回归、聚类和协同过滤 特征:特征提取、转化、降维,及选择 管道:构造工具、评估工具和调整机器学习管理 存储:保存和加载算法、模型及管道...MLlib还会支持和维护spark.mllibRDD API. 但是不再往RDD API添加新功能....考虑到运行二进制问题时证书许可问题,我们默认不使用netlib-java本地代理。安装netlib-java/Breeze来使用系统二进优化,请阅读netlib-java官方文档来获得安装说明。...1.3.Spark2.2版本亮点 下面着重介绍spark2.2版本MLlib一些新功能和优化 交替最小二乘法(ALS)应用于推荐用户或者项目的功能(SPARK-19535) ML和mllib性能调优...(SPARK-14709) 逻辑回归算法现在已支持模型训练时系数约束(SPARK-20047) 1.4.迁移指南 MLlib目前处于频繁开发,目前试验性API可以会在将来版本发生变化。

    1.8K70

    大数据实战高手进阶之路:Machine Learning on Spark彻底揭秘学习编程拼图理论框架整理

    Computing 等多种功能于一个项目中,其中机器学习部分也是 Spark 从 2015 年开始开发重心,在已有的算法基础上会有越来越多算法存在MLLib ,同时 Spark 本身会对自定义机器学习算法实现也提供了越来越强支持... Master 内部揭秘  Task 内部揭秘 广义线性模型详解与实战  逻辑回归  线性回归  SVM  LASSO  岭回归  广义线性模型代码及示例... 应用示例 机器学习流水线详解与实战  Scikit-learn 流水线(包括 Pandas 等对比)  Spark 流水线( DataFrame 以及 ML 组件)  特征提取与变换... 应用示例及对比 机器学习科学计算详解与实战  矩阵计算注意事项  矩阵计算组件(in C/Fortran and Java)  MLlib 矩阵计算  MLlib...统计方法 决策树与组合学习详解与实战  MLlib 决策树  随机森林算法  Gradient-Boosted Trees  实践组合学习 机器学习算法评测详解与实战

    80390

    大数据测试学习笔记之基准测试HiBench

    这个工作负载是在spark.mllib实现并使用自动生成文档,这些文档单词遵循zipfian分布。...输入数据集是由基于均匀分布和Guassian分布GenKMeansDataset生成逻辑回归(LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)是预测分类响应常用方法。...线性回归(线性) 线性回归(线性回归)是一个在spark.mllib实现工作负载。mllib SGD优化器。输入数据集是由LinearRegressionDataGenerator生成。...这个工作负载是在spark.mllib实现。输入数据集由PCADataGenerator生成。 随机森林(RF) 随机森林(RF)是决策树集合。随机森林是最成功分类和回归机器学习模型之一。...这个工作负载测试Nutch索引子系统,这是一个流行开源(Apache项目)搜索引擎。工作负载使用自动生成Web数据,其超链接和单词都遵循Zipfian分布和相应参数。

    2.1K60

    基于Spark机器学习实践 (七) - 回归算法

    线性回归简介 ◆ 在回归分析,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 回归分析,只有一个自变量即为一元线性回归,其自变量与因变量之间关系可以用一条直线近似表示...次方函数关系 ◆ 自然界变 量间更多关系是非线性,绝对线性关系相对很少 ◆ 因此,在选择数学模型进行拟合时候,很多情况使用非线性函数构造模型可能比线性函数模型更好 7.2 逻辑回归逻辑回归即...◆ 对于欠拟合状态,只需要加大训练轮次,增加特征量,使用非线性模型等即可实现 ◆ 而相反,过拟合却往往更加棘手 ◆ 常用减少过拟合方法有交叉验证法,正则化方法等 8.3.1 交叉验证法 ◆ 所谓交叉验证法...,就是在训练过程,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分 训练集专用训练模型 验证集只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优时候 8.4 正则化原理 ◆ 我们在前面的示例可以看到...Spark机器学习实践系列 基于Spark机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于

    94310

    大数据常用技术概要

    所以,对于计算逻辑非常复杂应用,建议使用 Spark,对于实时要求非常高场景,建议使用 Flink 实时流处理技术,如果实时要求不高的话,仍然可以选择使用 Spark Streaming。...Spark 可以运行在 YARN 上并配合使用 HDFS, 这也就意味着它同时还拥有 Kerberos 认证授权验证,HDFS 文件许可机制和节点间加密机制。...MLLIB SPARK开挂技能,spark很聪明,它知道有些人脑子不够用,写不出来那些牛逼机器学习算法,所以他准备好了葵花宝典,写不出来不要紧,按照葵花宝典就可以写出来了,分类、回归、聚类、协同等等...MLlib MLlib是一个提供多种算法机器学习库,目的是使用分类,回归,聚类,协同过滤等算法能够在集群上横向扩展(可以查阅Toptal关于机器学习文章详细了解)。...MLlib一些算法也能够与流数据一起使用,例如使用普通最小二乘法线性回归算法或k均值聚类算法(以及更多其他正在开发算法)。

    82630

    利用Spark MLIB实现电影推荐

    MLlib由一些通用学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层优化原语和高层管道API。...这种方式给我们提供了更灵活方法,更符合机器学习过程特点,也更容易从其他语言迁移。Spark官方推荐使用spark.ml。...如果新算法能够适用于机器学习管道概念,就应该将其放到spark.ml包:特征提取器和转换器。...MLlib目前支持4种常见机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同过滤。下表列出了目前MLlib支持主要机器学习算法: ? 经典电影推荐系统是通过将用户信息通过不同维度展现出来。...} else { ratings } } } 将项目打包成jar格式 上传到Spark集群,注意上传之后: Spark 提交任务时,报: Invalid signature

    1K30

    Spark机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证

    如何选择最优模型,就是本篇主要内容: 模型验证方法 超参数选择 评估函数选择 模型验证方法 在《统计学习方法》这本书中,曾经讲过模型验证方法有三种,分别是简单交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证...在Spark MLLib,为我们提供了两种验证方法,分别是 Cross-Validation : S折交叉验证 Train-ValidationSplit:简单交叉验证 超参数选择 在Spark MLLib...但是在Spark,基于Validator可以一次性验证出来,并自动选择最后代价最小那个。...PS 上面S折交叉验证S参数为2,因此内部只有一个训练集;如果是3,那么最终运行训练次数将会是 (3*2)*2 = 12次。...评估函数的确定 Spark提供了三种评估函数: RegressionEvaluator用于回归预测问题 BinaryClassificationEvaluator用于二分类问题 MulticlassClassificationEvaluator

    1.5K60

    请别再问我SparkMLlib和ML库区别

    在高层次上,它提供了如下工具: ML算法:通用学习算法,分类,回归,聚类和协同过滤 特征提取,特征提取,转换,降维和选择 管道:用于构建,评估和调整ML管道工具 持久性:保存和加载算法,模型和管道...从Spark 2.0开始,包基于RDDAPI spark.mllib已进入维护模式。Spark主要机器学习API现在是包基于DataFrameAPI spark.ml。 有什么影响?...在Spark 2.x版本MLlib将向基于DataFrameAPI添加功能,以便与基于RDDAPI达成功能对等。 达到功能对等(大致估计为Spark 2.2)后,基于RDDAPI将被弃用。...依赖 MLlib使用线性代数包Breeze,它依赖于 netlib-java进行优化数值处理。如果本机库在运行时不可用,您将看到一条警告消息,而将使用纯JVM实现。...要配置netlib-java/ Breeze以使用系统优化二进制文件,请包括 com.github.fommil.netlib:all:1.1.2(或者构建Spark -Pnetlib-lgpl)作为项目的依赖项

    2K80
    领券