Apache spark 如何使用L1正则化在spark MLlib中使用LBFGS进行逻辑回归

默认情况下使用：L2正则化

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如何使用L1？

在MLLib中，必须按如下方式设置optimizer updater：

import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithLBFGS
导入org.apache.spark.mllib.optimization.l1更新程序
val lr:LBFGS的逻辑回归=？？？
val培训：RDD[标签点]=？？？
lr.optimizer.setUpdater（新的L1Updater）
长跑（训练）

在ML中，您可以将setElasticNetParam设置为1.0：

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
val培训：数据帧=？？？
val lr=新的线性回归（）.setElasticNetParam（1.0）
lr.fit（培训）