Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier
文章目录
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- Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier
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- 1. 因子分解机的原理
- 2. Spark 中的 Factorization Machines 分类器
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- 代码解析
- 结果分析
- 参数调优
- 3. Factorization Machines 的优缺点
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- 优点
- 缺点
- 总结
Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier
Factorization Machines（因子分解机，FM）是一种强大的机器学习算法，专门用于高维稀疏数据场景。它结合了线性模型的可扩展性与矩阵分解的优点，能够在特征之间捕捉二阶交互作用。Spark MLlib 提供了 Factorization Machines 的实现，并可以应用于分类和回归任务。本文将详细探讨 Spark 中的 Factorization Machines 分类器的原理、应用场景、代码实现、参数调优以及结果解读。
1. 因子分解机的原理
Factorization Machines 是为了处理具有稀疏特征和高维度的预测问题而提出的，其公式如下：
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