我训练一个简单的CrossValidatorModel使用logistic回归和火花-毫升管道.我可以预测新的数据,但我想超越黑匣子,对系数做一些分析。
val lr = new LogisticRegression().
setFitIntercept(true).
setMaxIter(maxIter).
setElasticNetParam(alpha).
setStandardization(true).
setFamily("binomial").
setWeightCol("weight").
setFeaturesCo
我试图用我的数据建立一个随机森林回归模型。对于第一个参数,我编写了公式,然后指定了数据,最后编写了所需树的数量。
rf_model = randomForest(targetVar ~., data = train, ntree = 50)
执行这一行代码时遇到的错误是:
Error in terms.formula(formula, data = data) :
'.' in formula and no 'data' argument
是什么导致了错误?它是随机森林回归模型的一个简单而直观的实现。此外,阅读错误并没有屈服于任何有效的解决方案。