Sparkの機能の重要性をランダムフォレストでどのように使うのですか？

Question

Random Forestsのdocumentationには機能が含まれていません。ただし、Jiraに記載されており、source codeに記載されています。 HEREも「このAPIの主な違いを言うと、元MLlibはAPIをアンサンブルは、以下のとおりです。データフレームとMLパイプライン

連続区別するために、データフレームのメタデータの回帰

使用対分類の分離のための

• サポートとランダムな森林のためのカテゴリ 機能
• より多くの機能：機能 重要の見積もりだけでなく、各クラス （の予測確率a.k.a.分類のためのクラス条件付き確率）。」

しかし、私はこの新機能を呼び出すために働くの構文を理解することはできません。

scala> model 
res13: org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel = 
TreeEnsembleModel classifier with 10 trees 

scala> model.featureImportances 
<console>:60: error: value featureImportances is not a member of org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel 
       model.featureImportances 

Answer 1

あなたは新しいランダムフォレストを使用する必要があります。あなたの輸入を確認してください。 オールド：NEWランダムフォレストを使用

import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest 
import org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel 

：

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel 
import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier