pyspark線性SVC

from pyspark.ml.classification import LinearSVC
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession\
    .builder\
    .appName("linearSVC Example")\
    .getOrCreate()

training = spark.read.format("libsvm").load("sample_libsvm_data.txt")
# threshold：用于二分類的閾值
# aggregationDepth：這個(gè)參數(shù)在很多地方見(jiàn)過(guò)，treeAggregate相比Aggregate更高效，
# 它避免一次性將所有分區(qū)的結(jié)果傳到匯總端（可能內(nèi)存不足掂名，可能分區(qū)太多）摔竿，所以它先對(duì)分區(qū)做些整理贩猎、合并等操作矮燎，再傳遞結(jié)果。

lsvc = LinearSVC(maxIter=10, regParam=0.1)

# Fit the model
lsvcModel = lsvc.fit(training)

# Print the coefficients and intercept for linear SVC
print("Coefficients: " + str(lsvcModel.coefficients))
print("Intercept: " + str(lsvcModel.intercept))
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