如何從 Spark-MLlib 線性回歸模型 (Scala) 中獲取系數值？

Question

我想在 Spark-MLlib 中獲得線性回歸（LR）模型的系數值。 在這里，我使用“LinearRegressionWithSGD”來構建模型，您可以從以下鏈接中找到示例：

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

我可以從 Spark-ML 線性回歸中獲得系數值。 請從下面找到參考鏈接。

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

請幫我解決一下這個。 提前致謝 ！！

Answer 1

從您發送的第一個鏈接中獲取模型創建的第一行：

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行是系數和截距

weights的類型是: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector

這是 Breeze DenseVector的包裝器