@AlbertCheng 好的，謝謝壁却！
讓Spark MLlib的預(yù)測性能再飛一會兒背景介紹 我們的系統(tǒng)有一小部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別需求抚垄，因為種種原因，最終選用了Spark MLlib來進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測毅该。MLlib的Pipeline設(shè)計很好地契合了一個機(jī)器學(xué)習(xí)流...
發(fā)簡信
IP屬地：康乃狄克州
-
-
您好须妻，這篇文章真是讓我受益匪淺菇篡。因為我是剛剛接觸Spark顿涣，關(guān)于您文中提到的：通過反射調(diào)用 predictRaw(features: Vector) 和 def raw2probabilityInPlace(rawPrediction: Vector)波闹，我有個問題想向您請教一下。
我通過以下代碼只能找到public methods：
val classA = Class.forName("org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier")
val methods = classA.getDeclaredMethods()
methods.foreach(println)
請問應(yīng)該如何通過反射找到predictRaw(features: Vector)涛碑？讓Spark MLlib的預(yù)測性能再飛一會兒
背景介紹 我們的系統(tǒng)有一小部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別需求精堕，因為種種原因，最終選用了Spark MLlib來進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測蒲障。MLlib的Pipeline設(shè)計很好地契合了一個機(jī)器學(xué)習(xí)流...