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

2017-04-30 633

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(...

2017-04-29

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1.前言计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种商品销售额。在单机环境中，我们只需把销售记录扫描一遍，对各商品的销售额进行累加即可。如果销售记录存放在关系数据库中，则更省事，执行一个SQL语句就可以了。现在假定销售记录实在太多，需要设计出由多台计算机来统计销售额的方案。为保证计算的正

2017-04-30

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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