分类、回归聚类参数及评估指标1

【分类与回归】 分类和回归是机器学习中两种基本的预测任务。分类涉及将数据分配到预定义的类别中，而回归则是预测连续的数值。这两种任务在各种领域都有广泛应用，例如金融风险评估、医学诊断和销售预测。 【逻辑回归】 逻辑回归是一种常用的分类算法，特别适用于二分类问题。在Spark MLlib中，它有多个参数可调： - `elasticNetParam`：控制L1和L2正则化的混合比例。 - `featuresCol`：指定特征列名。 - `fitIntercept`：是否添加截距项。 - `labelCol`：定义标签列名。 - `maxIter`：最大迭代次数。 - `predictionCol`：预测结果列名。 - `probabilityCol`：用于存储类别条件概率的列名。 - `regParam`：正则化参数，用于防止过拟合。 - `standardization`：是否在训练前对特征进行标准化。 - `threshold`：二分类的阈值。 - `thresholds`：多分类预测的阈值。 - `tol`：算法收敛的容忍度。 - `weightCol`：列权重列名。 【决策树】 决策树是一种直观的分类和回归算法，通过构建树状模型进行预测。在Spark中，决策树支持二分类、多分类和回归任务，并允许用户自定义以下参数： - `checkpointInterval`：检查点间隔。 - `featuresCol`：特征列名。 - `impurity`：选择信息增益的度量（基尼不纯度或熵）。 - `labelCol`：标签列名。 - `maxBins`：特征离散化的最大数量。 - `maxDepth`：树的最大深度。 - `minInfoGain`：分裂节点所需的最小信息增益。 - `minInstancesPerNode`：每个节点的最小实例数。 - `predictionCol`：预测结果列名。 - `probabilityCol`：类别条件概率预测结果列名。 - `rawPredictionCol`：原始预测结果列名。 - `seed`：随机种子。 - `thresholds`：多分类预测的阈值。 【随机森林】 随机森林是决策树的集成方法，通过组合多个决策树降低过拟合风险。它具有以下特性： - 数据采样：随机抽取训练样本创建子数据集。 - 特征选择：在每个节点仅考虑随机特征子集进行分裂。 - 预测整合：分类问题采用多数投票，回归问题取平均值。 Spark MLlib中的随机森林参数包括： - `checkpointInterval`：检查点间隔。 - `featureSubsetStrategy`：每次分裂时的特征子集策略。 - `featuresCol`：特征列名。 - `impurity`：信息增益度量。 - `labelCol`：标签列名。 - `maxBins`：连续特征的最大分箱数。 以上就是关于分类、回归、聚类以及相关算法（如逻辑回归、决策树和随机森林）的简要介绍及其在Spark MLlib中的参数设定。这些算法在实际应用中具有广泛的灵活性和实用性，能够处理不同类型的特征和任务，且在许多情况下表现出良好的性能。