Question

我使用MLlib的LogisticRegressionWithLBFGS来训练一个有4个班级的模型。

这是准备我的数据的代码，

val labeledTraining = trainingSetVectors.map{case(target,features) => LabeledPoint(target,features) }.cache()

val Array(trainingData, testData) = labeledTraining.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

训练模型，

val model = new LogisticRegressionWithLBFGS()
model.setNumClasses(5)
model.run(trainingData)

当我尝试测试模型时出现错误

val labelAndPreds = testData.map { Labeledpoint =>
  val prediction = model.predict(LabeledPoint.features)
  (LabeledPoint.target, prediction)
}

error: value predict is not a member of org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithLBFGS

为什么会这样？该模型经过培训，没有任何错误。

Answer 1

“model”定义了您将要使用的分类器。

当你训练模型时，你没有保存它，试试这个;

val classifier = new LogisticRegressionWithLBFGS()
classifier.setNumClasses(5)
val model = classifier.run(trainingData)

使用model.predict时MLlib LogisticRegressionWithLBFGS错误

1 个答案: