Spark ML 朴素贝叶斯类值到概率索引映射答案

【问题标题】：Spark ML naive bayes class value to probability index mappingSpark ML 朴素贝叶斯类值到概率索引映射
【发布时间】：2016-11-30 06:19:30
【问题描述】：

问题可能听起来很明显，但我已经做了很多搜索以找到答案，但无法获得完整的证明解决方案。

我正在使用 Spark ML 包，并且在运行朴素贝叶斯获得正确的概率结果后，但没有找到将特定类值与概率索引映射的方法（不是通过查看结果，我知道哪个索引指向哪个类值来自标签列，但我想要一种编程方式，有什么办法吗，在其中一个文档中我发现标签 col 中出现最多的类将具有索引 0 等等，但是如果多个类将具有相同的出现次数怎么办)

【问题讨论】：

标签： apache-spark machine-learning naivebayes

【解决方案1】：

一种方法：

val firstResult = resultsDataFrame.select($"probability", $"prediction").first()
val probabilityVector = firstResult(0).asInstanceOf[Vector]
val prediction = firstResult(1).asInstanceOf[Double]
val probabilityIndex = if ((probabilityVector(0) < 0.5 && prediction == 0) || (probabilityVector(0) > 0.5 && prediction == 1)) 0 else 1

probabilityIndex 就是你要找的

【讨论】：