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Apache Spark机器学习3.6 结果解释

3.6 结果解释 通过了模型评估,并决定选择估计模型作为最终模型之后,我们需要向公司执行团队和技术团队解释执行结果。 接下来,我们将讨论一些经常使用的结果解释方法,使用图表来表达影响评估。 一些用户喜欢使用ROI的形式解释我们的结果,这就需要成本和效益的数据。当我们拥有成本和效益数据时,结果可以很方便地覆盖ROI主题。当然,需要一些优化才可以应用到实际决策中。 影响的评估 正如在Spark整体视图一节中所介绍的,本项目的主要目的是获得销售团队成功的整体视图。例如,公司希望比较一下市场营销与培训和其他因素对销售团队成功的影响。 我们已经使用线性回归模型进行了估计,一个简单的影响比较方法是使用每个特征组的ANOVA来总结这种变化。 下图是另一个使用图形解释结果的例子:

《Hadoop实战手册》一1.5 使用Sqoop从HDFS导出数据到MySQL

本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章,第1.5节,作者: 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者: 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5 使用Sqoop从HDFS导出数据到MySQL Sqoop是Apache基金会下的一个项目,是庞大Hadoop生态圈中的一部分。在很多方面Sqoop和distcp很相似(见1.3节)。这两个工具都是构建在MapReduce之上的,利用了MapReduce的并行性和容错性。与集群间的数据复制不同,Sqoop设计通过JDBC驱动连接实现Hadoop集群与关系数据库之间的数据复制。 它的功能非常广泛,本节将以网络日志条目为例展示如何使用Sqoop从HDFS导入数据到MySQL数据库。 准备工作本例使用Sqoop V1.3.0版本。 如果你使用的是CDH3版本,Sqoop默认是已经安装了。如果不是CDH3,你可以通过https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/Sqoop+In...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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