spark mllib中如何实现朴素贝叶斯算法
发表于:2024-11-27 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月27日,这篇文章主要介绍了spark mllib中如何实现朴素贝叶斯算法,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。数据源说明第一列每行的标
千家信息网最后更新 2024年11月27日spark mllib中如何实现朴素贝叶斯算法
这篇文章主要介绍了spark mllib中如何实现朴素贝叶斯算法,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
数据源说明
第一列每行的标签,其他列为特征
运行代码如下
package spark.logisticRegressionimport org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.util.MLUtilsimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * 分类 - 朴素贝叶斯简单示例 * 后验概率 = 先验概率 x 调整因子 * Created by eric on 16-7-18. */object Bayes { val conf = new SparkConf() //创建环境变量 .setMaster("local") //设置本地化处理 .setAppName("Bayes") //设定名称 val sc = new SparkContext(conf) def main(args: Array[String]) { val data = MLUtils.loadLabeledPoints(sc, "./src/main/spark/logisticRegression/bayes.txt") val model = NaiveBayes.train(data, 1.0) model.labels.foreach(println)//打印 label(labels是标签类别) model.pi.foreach(println)//打印先验概率 (pi存储各个label先验概率) //0.0 //1.0 //2.0 //-1.0986122886681098 //-1.0986122886681098 //-1.0986122886681098 val test = Vectors.dense(0, 0, 10)//新预测数据 val result = model.predict(test)//预测结果 println(result)//2.0 }}
bayes.txt
0,1 0 00,2 0 01,0 1 01,0 2 02,0 0 12,0 0 2
结果如图
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