【发布时间】:2016-05-24 22:21:16
【问题描述】:
我正在使用 MLlib 的 LogisticRegressionWithLBFGS 来训练具有 4 个类的模型。
这是准备我的数据的代码,
val labeledTraining = trainingSetVectors.map{case(target,features) => LabeledPoint(target,features) }.cache()
val Array(trainingData, testData) = labeledTraining.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
训练模型,
val model = new LogisticRegressionWithLBFGS()
model.setNumClasses(5)
model.run(trainingData)
当我尝试测试模型时出现错误
val labelAndPreds = testData.map { Labeledpoint =>
val prediction = model.predict(LabeledPoint.features)
(LabeledPoint.target, prediction)
}
error: value predict is not a member of org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithLBFGS
为什么会这样?模型训练没有任何错误。
【问题讨论】:
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因为它没有。您训练并立即丢弃模型。你所说的模型只是一种算法描述。
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