在 spark 中初始化 svm 的权重

Question

我正在尝试为 Spark 中的 SVM 初始化分配我自己的权重。但是在训练模型后我得到了错误的预测值。如果我使用默认的，即不提供初始权重向量，我会得到一个很好的预测模型。

我检查了 github 上的代码，但无法弄清楚初始化是如何完成的，以防我们没有传递任何东西。 https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/mllib/classification/SVM.scala.

有什么建议吗？

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Answer 1

SVMWithSGD 从GeneralizedLinearAlgorithm 继承其run 方法。如果未提供权重向量，则只需 initialized using vector of zeros:

val initialWeights = {
  if (numOfLinearPredictor == 1) {
    Vectors.zeros(numFeatures)
  } else if (addIntercept) {
    Vectors.zeros((numFeatures + 1) * numOfLinearPredictor)
  } else {
    Vectors.zeros(numFeatures * numOfLinearPredictor)
  }
}