Результаты поиска по запросу "apache-spark-mllib"
Я не верю, что он сказал это для лейблов. Логистическая регрессия иногда выигрывает от ОГЭ, а иногда она на самом деле не нужна. Разработка функций зависит от задачи обучения, характера данных и, что важнее всего, производительности модели. OHE не ведет себя так же с RF, как и в LR. @AliHelmutBaltschun
я проблема с ml.crossvalidator в Scala Spark при использовании одного горячего энкодера. это мой код val tokenizer = new Tokenizer(). setInputCol("subjects"). setOutputCol("subject") //CountVectorizer / TF val countVectorizer = ...