4.5.2 模型加载

文档摘要

4.5.2 模型加载 Spark 4.5.2 模型加载详解：代码实践与深度解析引言 1. Spark MLlib 模型持久化与加载概述在 Spark MLlib 中，模型（Model）通常是接口的实现，代表了从数据转换到预测结果的逻辑。为了实现模型的持久化和加载，Spark MLlib 提供了统一的和方法，使得各种类型的模型都能以标准化的方式进行操作。 1.1 模型持久化 (回顾) 模型持久化是将训练好的模型对象序列化并存储到持久化存储介质（如本地文件系统、HDFS、云存储等）的过程。在 Spark MLlib 中，大多数模型都继承自特质，并提供了方法用于模型持久化。例如，以下代码展示了如何持久化一个逻辑回归模型：上述代码中，将训练好的逻辑回归模型持久化到路径下。