我正在使用LogisticRegression模型并尝试调试。
这是一件简单的事情，但似乎无法让它发挥作用：只需拥有time of day和state 0 or 1，并希望预测一天中给定时间的状态
训练模型时没有错误，但我看到了：
GradientDescent: GradientDescent.runMiniBatchSGD finished. Last 10 stochastic losses NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, NaN
在日志中
在尝试eval时，我总是遇到错误java.util.NoSuchElementException: key not found: keyname
我之前看到过这种情况，为分类器提供了一个不可能的功能集，但在这里我只使用了1个功能而且它是一个简单的模型，所以我不明白什么是错的。
知道我怎么能看到发生了什么？
我还使用了BinaryClassificationMetrics并返回
FmeasureCurve = (NaN,0.17630133869823753)
ROCCurve =
(0.0,0.0)
(1.0,1.0)
(1.0,1.0)
如何打印模型信息以查看其中的值？ 我有一个简单的方法来获取这些数据吗？
当我打印模型时，我只得到：
org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel: intercept = 0.0, numFeatures = 1, numClasses = 2, threshold = None
由于
答案 0 :(得分：0)
不确定发生了什么。一些想法：（1）将您的数据集复制到您的问题中。 （2）确保0和1个案例散布在您的数据中（即输入空间中没有硬截止）。这确保了参数是一些有限的值。 （3）在模型上调用clearThreshold，然后predict将产生原始（概率）输出。 （4）有一种方法可以得到拟合的参数，我忘了怎么做。关于这一点，我唯一的建议是浏览代码并尝试查看如何返回参数。