寒假第二十天

实验流程

1. 训练分类模型

   • 在主成分分析的基础上，选择逻辑斯蒂回归模型进行训练。

   • 将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练模型。

   • 使用测试集验证模型的性能，计算准确率、精确率、召回率等指标。

2. 模型评估

   • 评估逻辑斯蒂回归模型的性能，分析其在测试集上的表现。

   • 根据评估结果，调整模型参数，优化模型性能。

实验结果

• 成功训练了逻辑斯蒂回归模型，并在测试集上进行了验证。

• 模型的准确率和召回率等指标符合预期，验证了模型的有效性。

实验总结

我掌握了如何使用 Spark MLlib 训练分类模型，并评估模型的性能。通过逻辑斯蒂回归模型，我成功预测了居民收入是否超过 50K$，并验证了模型的准确性。这些操作为后续的超参数调优实验打下了基础。