关于Spark Scala ML API的模型训练结果
我是spark scalaML软件包的新手 组装管道并将某些回归模型拟合到训练数据集（使用命令：关于Spark Scala ML API的模型训练结果,scala,apache-spark,pipeline,Scala,Apache Spark,Pipeline,我是spark scalaML软件包的新手 组装管道并将某些回归模型拟合到训练数据集（使用命令：val model=pipeline.fit（training））后，如何检查/打印拟合的模型详细信息：系数、统计信息、R2等 类似R语言中的“摘要（模型）”之类的东西 谢谢 您可以做的是，获得适当的阶段，然后查看其内容： val pipelineModel: PipelineModel = pipelineData.fit(data) val transformedColumns = pipelin
val model=pipeline.fit（training）摘要（模型）谢谢 您可以做的是，获得适当的阶段，然后查看其内容：
val pipelineModel: PipelineModel = pipelineData.fit(data)
val transformedColumns = pipelineModel.stages
val lda = transformedColumns(9).asInstanceOf[LDAModel]
// 9 is the index of the stage in the pipeline. If you just have a single stage, it would be zero then
LDAModelLDAModelCountVectorizerCountVectorizerModelIDFIDFModelCount向量器counter向量器模型