如何从 Spark-MLlib 线性回归模型 (Scala) 中获取系数值？

Question

我想在 Spark-MLlib 中获得线性回归（LR）模型的系数值。 在这里，我使用“LinearRegressionWithSGD”来构建模型，您可以从以下链接中找到示例：

https://spark.apache.org/docs/2.1.0/mllib-linear-methods.html#regression

我可以从 Spark-ML 线性回归中获得系数值。 请从下面找到参考链接。

https://spark.apache.org/docs/2.1.0/ml-classification-regression.html#linear-regression

请帮我解决一下这个。 提前致谢 ！！

Answer 1

从您发送的第一个链接中获取模型创建的第一行：

val model: LinearRegressionModel = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations, stepSize)
.run(training)
// Here are the coefficient and intercept
val weights: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = model.weights
val intercept = model.intercept
val weightsData: Array[Double] = weights.asInstanceOf[DenseVector].values

最后3行是系数和截距

weights的类型是: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector

这是 Breeze DenseVector的包装器