小编Tha*_*ana的帖子

我已经为分类问题实现了逻辑回归。我在精度、召回率和 F1 分数上得到相同的值。具有相同的值可以吗？我在实现决策树和随机森林时也遇到了这个问题。在那里我也得到了相同的精度、召回率和 F1 分数。

// Run training algorithm to build the model.
        final LogisticRegressionModel model = new LogisticRegressionWithLBFGS()
                .setNumClasses(13).
                run(data.rdd());
//Compute raw scores on the test set.
        JavaRDD<Tuple2<Object, Object>> predictionAndLabels = testData.map(
                new Function<LabeledPoint, Tuple2<Object, Object>>() {
                    public Tuple2<Object, Object> call(LabeledPoint p) {
                        Double prediction = model.predict(p.features());
                        return new Tuple2<Object, Object>(prediction, p.label());
                    }
                }
        );
// Get evaluation metrics.
        MulticlassMetrics metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels.rdd());
        double precision = metrics.precision();
        System.out.println("Precision = " + precision);

        double recall = metrics.recall();
        System.out.println("Recall = …

我将Spark决策树模型中描述的结果带到了JavaPairRDD中，如下所示。有人可以帮我打印JavaPairRDD预言和标签的值吗？

JavaPairRDD<Double, Double> predictionAndLabel =
                testData.mapToPair(new PairFunction<LabeledPoint, Double, Double>() {
                    @Override
                    public Tuple2<Double, Double> call(LabeledPoint p) {
                        return new Tuple2(model.predict(p.features()), p.label());
                    }
                });

我有两个大整数集set1和set2. 谁能告诉我下面哪一个更有效？

例子：

if(set1 == set2)

或者

if(len(set1)==len(set2))