我已经使用管道估计了逻辑回归。我在拟合逻辑回归之前的最后几行：from pyspark.ml.classification importdefinition:# Fit the logisticregression
浏览 4提问于2017-12-07得票数 5
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保存火花模型摘要
、、、
我正在使用spark版本运行PySpark中的logistic回归: 2.1.2model = LogisticRegression(featuresCol='features= pipeline.fit(data)
save_path = "model_0"问题是，保存的模型<
浏览 0提问于2018-12-11得票数 9
我已经使用Logistic回归模型建立了一个Spark ML管道，现在我想使用这个管道通过REST way服务对文本进行预测，实现这一目标的最好方法是什么？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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但是我找不到正确的答案。前一篇文章中提供的答案建议使用Statistics.chiSqTest(data)，它提供了拟合优度检验(皮尔逊卡方检验)，而不是沃尔德卡方检验系数的显著性。我试图在Spark中建立logistic回归的参数估计表。我可以得到系数和截距，但我找不到spark API来获得系数的标准误差。我看到系数标准误差在线性模型中可用，作为模型摘
浏览 5提问于2018-01-28得票数 3
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我建立了一个logistic回归模型，使用spark管道并保存了它。我试图将管道应用到新的记录集上，并收到一个错误。我的管道有矢量汇编程序、标准定标器和logistic回归模型。我尝试了pipeline.transform并收到了以下错误
from pyspark.<em
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
我想知道的意义，每个系数的logistic回归模型使用火花函数ml_logistic_regression。(birth_sc, "race")我得到的模型如下：
>(Intercept) lwt race_
浏览 3提问于2017-11-20得票数 5
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在AWS机器学习中，只有两种内建的预测/分类模型.Logistic回归和线性回归。在AWS ML的当前版本中，是否有可能：
( 1)重新建立logistic模型和线性回归模型下的模型。2)构建用Python/R编写的自己的模型，在AWS ML上实现它们，并
浏览 12提问于2016-12-13得票数 2
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我是scala的新手，我想实现一个逻辑回归model.So最初我加载一个csv文件如下： .option("header", "true")P,N,A,A,A,P,NB
N,P,A,
浏览 0提问于2017-07-07得票数 0
我正在和scala合作一个Spark项目。我想训练一个模型，它可以是k_means，gaussian_mixture，逻辑回归，naive_bayes等，但我不能定义一个通用模型作为返回类型。由于这些算法的类型不同，如GaussianMixtureModel，KMeansModel等，我找不到任何逻辑方法来返回这个经过训练的模型。以下是该项目的代码摘要：
case "k
浏览 0提问于2016-04-16得票数 0
在Logistic回归的R& Spark的比较估计/系数中，观察到估计值是不一样的。
在进一步的研究中，我发现R& Mllib对于Logistic回归有不同的实现。R的glm返回模型的最大似然估计，而Spark的LogisticRegressionWithLBFGS返
浏览 0提问于2016-09-04得票数 1
我试图使用ML管道和DataFrame API从logistic模型中提取预测的概率。预测概率的输出是一个列向量，它存储每个类(0，1)的预测概率，如下所示。我想知道如何才能计算出一班的概率。
浏览 3提问于2015-09-14得票数 3
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我想在Spark-MLlib中获得线性回归(LR)模型的系数值。在这里，我使用'LinearRegressionWithSGD‘来构建模型，您可以从以下链接中找到示例：
请帮我弄一下这个。
浏览 13提问于2017-01-25得票数 2
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我没有问题用GridSearch创建一个Spark的管道：model_fitted.write().overwrite().save("pipeline")
然而，我似乎找不到如何在星火流过程中堵塞管道我使用kafka作为DStream源代码，
浏览 2提问于2016-09-29得票数 2
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我开发了一个ml模型(logistic回归模型)，使用spark 2.4.3和java，根据邮件主题(输入)的关键字预测电子邮件的WorkType(标签)。我使用培训数据来训练模型，并将其用于测试数据，如下所示：
Datasetresult.select("WorkType",
浏览 0提问于2019-07-28得票数 0
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我有一些DataFrame，它是从表示logistic回归模型的管道模型的转换中预测出来的。它生成一个“概率”列，它是一个向量，可能表示相对于可预测值(0和1)的回归线。我怎样才能得到这些价值？top 20 rows
|-- probability: vector (nullable = true)
Exception in thread "main&qu
浏览 1提问于2017-03-24得票数 0
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通过使用常用的ML技术，从logistic回归开始，根据模型的不同，我可以在验证样本上达到~0.76~0.79 AUC。因此，从模型中可以明显地提取出一些重要的信号。也就是说，使用R：(NB: AFAIK )中的keras语言不应该是个问题，因为它只是R的包装)
model <- keras_model_sequentia
浏览 0提问于2018-06-25得票数 3
我已经内置了使用Apache spark Scala进行逻辑回归的代码。现在，我将使用IntelliJ IDEA创建一个jar文件。但是我得到了一些错误。 首先，我使用CSV文件导入数据。然后我拟合了logistic回归模型。之后我对模型进行了评估。最后，我需要将模型评估结果保存到一个文本文件中。当我尝试将模型评估结果写入文件时出现错误。下面是我的jar文件： import org.apac
浏览 9提问于2020-04-10得票数 0
我正在开发二进制分类模型，以预测我的数据集中的医疗状况。我的结果表明，Logistic回归和线性支持向量机的性能一直优于其他ML算法(SVM、NB、MLP和DT)，如下截图所示：观察最近的研究，我发现了多项关于机器学习在临床预测模型中不优于logistic回归现象的研究和评论，例如对71项研究的系统回顾：https:&#x
浏览 0提问于2023-03-16得票数 0
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我正在尝试使用以下管道使用逻辑回归来训练我的模型： ('logistic_regression', LogisticRegression(penalty = 'none', C = 10))我的目标是在线性模型(y = coeff_0 + coeff_1*x1 + ... + coeff_n*xn)的假设下，获得与特征相
浏览 1提问于2019-10-30得票数 1
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