如何获得 Spark Naive Bayes 分类器中类的概率？答案

【问题标题】：How to get the probabilities of classes in Spark Naive Bayes classifier?如何获得 Spark Naive Bayes 分类器中类的概率？
【发布时间】：2015-10-28 19:39:28
【问题描述】：

我正在 Spark 中训练 NaiveBayesModel，但是当我使用它来预测新实例时，我需要获取每个类的概率。我查看了NaiveBayesModel中predict函数的代码，得到如下代码：

val thetaMatrix = new DenseMatrix (model.labels.length,model.theta(0).length,model.theta.flatten,true)
val piVector = new DenseVector(model.pi)
//val prob = thetaMatrix.multiply(test.features)

val x = test.map {p =>       
  val prob = thetaMatrix.multiply(p.features)          
  BLAS.axpy(1.0, piVector, prob)
  prob
}

这是否正常工作？ BLAS.axpy(1.0, piVector, prob) 行一直给我一个错误，提示找不到值 'axpy'。

【问题讨论】：

或者有什么方法可以使用 pi 和 theta 计算概率

标签： apache-spark apache-spark-mllib naivebayes

【解决方案1】：

在最近的 pull-request 中，它被添加到 Spark 主干中，并将在 Spark 1.5 中发布（关闭 SPARK-4362）。因此，您可以调用

def predictProbabilities(testData: RDD[Vector]): RDD[Vector]

或

def predictProbabilities(testData: Vector): Vector

【讨论】：

嗨。我也面临同样的问题。但是，我无法升级到 Spark 1.5。我必须坚持使用 Spark 1.1.0。您能否提供一些关于如何在 Spark 1.1.0 中实现此功能的提示？