mllib逻辑回归 spark_Spark Mllib中逻辑回归

1相关参数设置

<1> setMaxIter()：设置最大迭代次数

<2> setRegParam()： 设置正则项的参数，控制损失函数与惩罚项的比例，防止整个训练过程过拟合，默认为0

<3> setElasticNetParam()：使用L1范数还是L2范数

setElasticNetParam=0.0 为L2正则化；

setElasticNetParam=1.0 为L1正则化；

setElasticNetParam=(0.0，1.0) 为L1，L2组合

<4> setFeaturesCol()：指定特征列的列名，传入Array类型，默认为features

<5>setLabelCol()：指定标签列的列名，传入String类型，默认为label

<6>setPredictionCol()：指定预测列的列名，默认为prediction

<7>setFitIntercept(value:Boolean)：是否需要偏置，默认为true(即是否需要y=wx+b中的b)

<8>setStandardization(value:Boolean)：模型训练时，是否对各特征值进行标准化处理，默认为true

<9>fit：基于训练街训练出模型

<10>transform：基于训练出的模型对测试集进行预测

<11>setTol(value:Double)