每次迭代后如何获得Apache Spark ML培训分数

Question

在每次迭代后进行回归和精确调用的情况下，是否有任何方法可以获得评估得分，例如RMSE？ 例如，如果我有这个： LogisticRegression lr =新的LogisticRegression（）   .setMaxIter（10）   .setRegParam（0.3）   .setElasticNetParam（0.8）;

最大积分设置为10时，如何获得10分？ 任何指针将不胜感激。 我在Java中使用Spark 2.4。 谢谢。

Answer 1

经过培训后，您将拥有一个LogisticRegressionModel（假设它称为model）。 model.summary()使您LogisticRegressionTrainingSummary，model.summary().objectiveHistory()使您在每一步中遭受一系列损失。我认为每次迭代后您都无法获得精确度/召回率。

也请注意，不一定要进行maxIter次迭代-模型可能在此之前已经收敛。