Python pyspark BinaryClassificationMetrics用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics 的用法。

用法: class pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels)

二进制分类的评估器。

1.4.0 版中的新函数。

参数：

scoreAndLabels：pyspark.RDD: 分数、标签和可选权重的 RDD。

例子：

>>> scoreAndLabels = sc.parallelize([
...     (0.1, 0.0), (0.1, 1.0), (0.4, 0.0), (0.6, 0.0), (0.6, 1.0), (0.6, 1.0), (0.8, 1.0)], 2)
>>> metrics = BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels)
>>> metrics.areaUnderROC
0.70...
>>> metrics.areaUnderPR
0.83...
>>> metrics.unpersist()
>>> scoreAndLabelsWithOptWeight = sc.parallelize([
...     (0.1, 0.0, 1.0), (0.1, 1.0, 0.4), (0.4, 0.0, 0.2), (0.6, 0.0, 0.6), (0.6, 1.0, 0.9),
...     (0.6, 1.0, 0.5), (0.8, 1.0, 0.7)], 2)
>>> metrics = BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabelsWithOptWeight)
>>> metrics.areaUnderROC
0.79...
>>> metrics.areaUnderPR
0.88...

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。