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spark中mlib的功能有哪些

小億
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2024-03-28 13:34:04

  1. 分類算法：包括邏輯回歸、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林等。
  2. 回歸算法：包括線性回歸、嶺回歸、套索回歸等。
  3. 聚類算法：包括K均值聚類、高斯混合模型等。
  4. 降維算法：包括主成分分析、奇異值分解等。
  5. 特征選擇：包括方差選擇、遞歸特征消除、信息增益等。
  6. 模型評估：包括交叉驗證、AUC、ROC曲線等。
  7. 模型調優(yōu)：包括網(wǎng)格搜索、隨機搜索等。
  8. 模型保存和加載：可以保存訓練好的模型，便于后續(xù)使用。
  9. 數(shù)據(jù)處理：包括特征標準化、特征編碼等。
  10. 模型解釋：包括特征重要性、模型參數(shù)等。

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