Scala 均方误差（MSE）返回一个巨大的数字

我是Scala和Spark的新手。我使用此代码进行回归（基于此链接）：

我正在使用的数据集可以在这里看到：

所以我的问题是：为什么MSE等于889717.74（这是一个巨大的数字）

编辑：正如评论员所建议的，我尝试了以下方法：

1） 我将步骤更改为默认值，MSE现在返回为NaN

2） 如果我尝试此构造函数：

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LinearRegressionWithSGD.train（parsedData，numIterations，stepSize，intercept=True）spark shell返回一个错误（错误：未找到：值True）

您通过了一个很小的步长，并将迭代次数限制在100。参数可以更改的最大值为

0.00000001*100

=

0.000001

。尝试使用默认步长，我想这会解决问题。

可能重复的

import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionModel
import org.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionWithSGD
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

// Load and parse the data
val data = sc.textFile("Year100")
val parsedData = data.map { line =>
  val parts = line.split(',')
  LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts(1).split(' ').map(_.toDouble)))
}.cache()

// Building the model
val numIterations = 100
val stepSize = 0.00000001
val model = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations,stepSize )

// Evaluate model on training examples and compute training error
val valuesAndPreds = parsedData.map { point =>
  val prediction = model.predict(point.features)
  (point.label, prediction)
    }
val MSE = valuesAndPreds.map{case(v, p) => math.pow((v - p), 2)}.mean()
println("training Mean Squared Error = " + MSE)