Apache Spark机器学习3.5　模型评估-低调大师

Apache Spark机器学习3.5　模型评估

2017-04-30 577

3.5　模型评估

在上一节，我们完成了模型估计任务。现在，对我们来讲是时候评估模型是否满足模型质量标准，以决定我们进行下一步的结果解释还是回到前面的阶段改善模型。

本节，我们将使用均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）和受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线来评估我们模型的质量。计算RMSE和ROC曲线，我们需要使用测试数据而不是训练数据来评估模型。

3.5.1　快速评价

很多软件包为用户提供一些算法来快速评估模型。例如，在MLlib和R语言中，逻辑回归模型都提供混淆矩阵和误报数计算。

具体来讲，MLlib为我们提供confusionMatrix 和numFalseNegatives()这两个函数和一些算法来快速计算MES，如下所示：

此外，R语言为我们

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spark源码分析之Checkpoint的过程

概述 checkpoint 的机制保证了需要访问重复数据的应用 Spark 的DAG执行行图可能很庞大，task 中计算链可能会很长，这时如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个需要重算非常耗时，因此，有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下，当下游 RDD 计算出错时，可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。我们先来看一个例子，checkpoint的使用 import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.SparkConf object CheckPointTest { def main(args: Array[String]) { val sc: SparkContext = SparkContext.getOrCreate(new SparkConf().setAppName("ck").setMaster("local[2]")) sc.setCheckpointDir(...

2017-04-30

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【独家】一文读懂大数据计算框架与平台

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2017-05-01

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Eclipse（集成开发环境）

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

Java Development Kit(Java开发工具)

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