Python pyspark BinaryClassificationMetrics用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics 的用法。

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

二進製分類的評估器。

1.4.0 版中的新函數。

參數：

scoreAndLabels：pyspark.RDD: 分數、標簽和可選權重的 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...

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注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。