4.2.1 分类算法

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4.2.1 分类算法 Spark MLlib 4.2.1 分类算法详解与代码实践引言 4.2.1 分类算法概述分类是机器学习中最核心的任务之一，其目标是根据数据的特征将数据样本划分到预定义的类别中。在 Spark MLlib 4.2 中，分类算法占据了重要的地位，提供了多种经典的算法实现，以满足不同场景下的需求。这些算法主要可以分为以下几类：线性模型: 逻辑回归 (Logistic Regression)、线性支持向量机 (Linear Support Vector Machine, Linear SVM)。树模型: 决策树 (Decision Tree)、随机森林 (Random Forest)、梯度提升树 (Gradient-Boosted Trees, GBTs)。