ここでは、sparkmllibのドキュメントで何も見つからなかったsetNumClassesの意味を理解できませんでした。LogisticRegressionWithLBFGSでsetNumClassesとなっているものSpark-Mllib
new LogisticRegressionWithLBFGS()
.setNumClasses(10)
ここでは、sparkmllibのドキュメントで何も見つからなかったsetNumClassesの意味を理解できませんでした。LogisticRegressionWithLBFGSでsetNumClassesとなっているものSpark-Mllib
new LogisticRegressionWithLBFGS()
.setNumClasses(10)
setNumClasses
方法は、多項ロジスティック回帰のKクラス分類問題のための可能な結果の数を設定します。この場合
def
setNumClasses(numClasses: Int): LogisticRegressionWithLBFGS.this.type
にK = 10
リンクを設定しているでしょうロジスティック回帰。
はい、モデルのトレーニングに使用する別個のクラスの数を設定することができます。データには、これらのラベルを使用できます。デフォルトは2ですが、訓練の時間を指定したり、.train(numClasses = 3)を呼び出すとき、または上記の関数を呼び出すときに、より大きい数値に進むこともできます