【发布时间】：2015-11-05 00:17:49
【问题描述】：
我在 MLlib 中构建了一个 NaiveBayesModel。它工作正常，但我想取回给定输入的每个类的概率，而不是模型的最终 - 和单一 - 决策，即输入属于 1.0 类还是 0.0 类。有什么想法吗？
【问题讨论】：
标签： apache-spark classification apache-spark-mllib naivebayes
【发布时间】：2015-11-05 00:17:49
【问题描述】：
我认为他们还不支持这一点，但我知道在他们的路线图中为多个分类器预测输出添加概率。
【讨论】：
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感谢您的回答。这是正确的。 Spark 1.5 将在朴素贝叶斯上支持这一点。然而，我的问题是我使用的是 Spark 1.1.0，我无法更新，所以我必须找到解决方法。有任何想法吗？ stackoverflow.com/questions/31842502/…
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这是计算模型时需要保存的东西，可以访问代码肯定可以做到。如果我是你，我会检查一些具有该实现的朴素贝叶斯实现，例如，然后在此处检查它是如何实现的，然后进行更改以使其输出。 github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/…