我注意到有两个 LinearRegressionModel SparkML 中的类，一个在 ML 包 ( spark.ml ) 中，另一个在 MLLib 中( spark.mllib ) 包。
这两者的实现方式完全不同 - 例如来自 MLLib工具Serializable ，而另一个没有。
顺便说一句，关于RandomForestModel ame 是真的.
为什么有两个类(class)？哪个是“正确”的？有没有办法将一个转换成另一个？
最佳答案
o.a.s.mllib包含旧的基于 RDD 的 API 而 o.a.s.ml包含围绕 Dataset 的新 API 构建和机器学习管道。 ml和 mllib在 2.0.0 和 mllib 中达到功能对等正在慢慢被弃用(这在线性回归的情况下已经发生了)并且很可能会在下一个主要版本中被删除。
因此，除非您的目标是向后兼容，否则“正确的选择”是 o.a.s.ml .
关于apache-spark - Spark ML 和 MLLIB 包有什么区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38835829/