Spark ML朴素贝叶斯类值到概率索引映射

Question

问题可能听起来非常明显，但我已经做了很多搜索以找到答案，但却无法获得完整的证明解决方案。

我正在使用Spark ML包并在运行Naive Bayes后获得适当的概率结果，但没有找到一种方法用概率索引映射特定的类值（不是通过查看结果我知道哪个索引指向哪个类值从标签栏，但我想要一个程序化的方式，有什么办法，在我找到的标签col中的类中最常出现的类将有索引0等等，但是如果多个类具有相同的出现次数怎么办？ ）

Answer 1

一种方法：

val firstResult = resultsDataFrame.select($"probability", $"prediction").first()
val probabilityVector = firstResult(0).asInstanceOf[Vector]
val prediction = firstResult(1).asInstanceOf[Double]
val probabilityIndex = if ((probabilityVector(0) < 0.5 && prediction == 0) || (probabilityVector(0) > 0.5 && prediction == 1)) 0 else 1

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