scala – org.apache.spark.ml.classification和org.apache.spar

发布时间：2020-12-16 09:15:54 所属栏目：安全来源：网络整理

导读：我正在写一个火花应用程序,并希望在MLlib中使用算法.在API文档中,我发现两个不同的类用于相同的算法. 例如,org.apache.spark.ml.classification中有一个LogisticRegression也是org.apache.spark.mllib.classification中的LogisticRegressionwithSGD. 我唯一

我正在写一个火花应用程序,并希望在MLlib中使用算法.在API文档中,我发现两个不同的类用于相同的算法.

例如,org.apache.spark.ml.classification中有一个LogisticRegression也是org.apache.spark.mllib.classification中的LogisticRegressionwithSGD.

我唯一可以找到的区别是,org.apache.spark.ml中的一个继承自Estimator,可以用于交叉验证.我很困惑,他们被放在不同的包裹.有没有人知道它的原因？谢谢！

解决方法

是 JIRA ticket

和从Design Doc：

MLlib now covers a basic selection of machine learning algorithms,e.g.,logistic regression,decision trees,alternating least squares,and k-means. The current set of APIs contains several design flaws that prevent us moving forward to
address practical machine learning pipelines,
make MLlib itself a scalable project.

The new set of APIs will live under org.apache.spark.ml,and o.a.s.mllib will be deprecated once we migrate all features to o.a.s.ml.

（编辑：李大同）

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