В Pyspark есть несколько прямых функций для вычисления точности, отзыва (metrics.recall ()), точности, оценки f1 из pyspark.mllib.evaluation - MultilabelMetrics. Но нет прямой функции для расчета специфичности ie. TN / TN + FP для задачи мультикласса. Итак, кто-нибудь предлагает способ вычисления специфичности (Muliclass) в «Pyspark»
Кроме того, как задать пороговое значение в качестве параметра модели при определении объекта модели в Pyspark? Для регрессии logisti c мы можем прямо указать пороговое значение. Для GBM, RF нет модельного параметра, называемого порогом. Так как же дать пороговое значение для RF, GBM или DT в «Pyspark»