Spark学习笔记——构建分类模型
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Spark中常见的三种分类模型:线性模型、决策树和朴素贝叶斯模型。
线性模型，简单而且相对容易扩展到非常大的数据集；线性模型又可以分成：1.逻辑回归；2.线性支持向量机
决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题)，但是在很多情况下性能很好；
朴素贝叶斯模型简单、易训练，并且具有高效和并行的优点(实际中，模型训练只需要遍历所有数据集一次)。当采用合适的特征工程，这些模型在很多应用中都能达到不错的性能。而且，朴素贝叶斯模型可以作为一个很好的模型测试基准，用于比较其他模型的性能。
以上是关于Spark学习笔记——构建分类模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
4.Spark ML学习笔记—Spark ML决策树 (应用案例)随机森林GBDT算法ML 树模型参数详解 (本篇概念多)