Я использую 4 алгоритма для решения проблемы классификации с несколькими классами: логистическая регрессия, дерево решений, наивный байесовский анализ и ANN (персептрон) в одном наборе данных теста / поезда. Я хочу сравнить их результаты относительно друг друга. Есть ли простой способ сделать это в Spark / Scala ML?
Я использую следующий код:
val trainValidationSplit = new TrainValidationSplit()
.setEstimator(estimator)
.setEvaluator(new MulticlassClassificationEvaluator() // we have 10 distinct labels - so use multiclass evaluator
.setMetricName("accuracy"))
.setEstimatorParamMaps(paramGrid) // using our parameter grids to find the optimal parameters
.setTrainRatio(0.7)
.setParallelism(2)
Могу ли я использовать MulticlassClassificationEvaluator()
для этого? Или есть лучший способ?