标签: python apache-spark machine-learning pyspark spark-graphx
想法:与其在叶子中输出数据汇总,不如对该数据拟合线性回归模型
每片叶子一个模型
进行预测时,首先使用DRT找到叶子,然后使用相应的LM进行最终预测
到目前为止,我已经实现了DRT。然后,我使用交叉验证对参数进行了调整。我的问题是,如何将线性回归模型应用于由交叉验证程序生成的特定容器上?