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Spark で NaiveBayesModel をトレーニングしていますが、それを使用して新しいインスタンスを予測する場合、各クラスの確率を取得する必要があります。NaiveBayesModel の予測関数のコードを調べたところ、次のコードが思いつきました。

val thetaMatrix = new DenseMatrix (model.labels.length,model.theta(0).length,model.theta.flatten,true)
val piVector = new DenseVector(model.pi)
//val prob = thetaMatrix.multiply(test.features)

val x = test.map {p =>       
  val prob = thetaMatrix.multiply(p.features)          
  BLAS.axpy(1.0, piVector, prob)
  prob
}

これは正しく機能しますか？この行BLAS.axpy(1.0, piVector, prob)は、値「axpy」が見つからないというエラーを出し続けます。

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最近のプルリクエストで、これが Spark トランクに追加され、Spark 1.5 でリリースされる予定です ( SPARK-4362 を閉じる)。したがって、呼び出すことができます

def predictProbabilities(testData: RDD[Vector]): RDD[Vector]

また

def predictProbabilities(testData: Vector): Vector

于 2015-08-06T10:00:35.270 に答える