我正在 Spark ML 中使用随机森林进行多类预测。
对于 Spark ML 中的 MulticlassClassificationEvaluator()，是否可以通过每个类标签获得精度/召回率？
目前，我只看到所有类别的精确度/召回率相结合。
最佳答案
直接使用org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics，然后获取可用的指标-
// copied from spark git
val predictionAndLabels =
dataset.select(col($(predictionCol)), col($(labelCol)).cast(DoubleType)).rdd.map {
case Row(prediction: Double, label: Double) => (prediction, label)
}
val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels)
关于apache-spark - Spark ML - MulticlassClassificationEvaluator - 我们可以通过每个类标签获得精度/召回率吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41351711/