Изменения
→Примеры реализации алгоритмов с использованием Spark MLlib
val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L)
font color="green">val training = splits(0).cache() font color="green">val test = splits(1)
Проводим обучение нашей модели. В качестве алгоритма выберем метод опорных векторов.
val numIterations = 100
val model = SVMWithSGD.train(training, numIterations)
<font color="green">// Очищаем пороговое значение, заданное по умолчанию
model.clearThreshold()
Выведем интересующий нас результат
