Apache Спарк MLLib получить максимальное значение

Question

У меня есть следующие модели:

case class Product(price:Int,distance:Int)

и у меня есть данные, что говорит мне, если клиент готов купить продукт для цены х, если расстояние у (истина/ложный).

Я использовал логическую регрессию в искры на ней и теперь могу предсказывать (цена, расстояние) пары. Что, если я сейчас хочу узнать максимальную цену, которую я могу взимать за расстояние x?

код:

val products:List[(Product,Double)] = getProductVotes() 
val points:List[LabeledPoints] = products.map{ case (product,vote) => 
     LabeledPoint(vote,Vectors.dense(product.price,product.distance)) } 
val data: RDD[LabeledPoint] = sc.parallelize(points) 
val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L) 
val training = splits(0).cache() 
val test = splits(1).cache() 
val model = new LogisticRegressionWithLBFGS() 
    .setNumClasses(10) 
    .run(training) 

Answer 1

Чтобы узнать максимальную цену на заданном расстоянии X.

1. Возьмите подмножество данных обучения, для которых голос = True
2. точка сборки этикетка с меткой «Цена» и функция «Расстояние»
3. Поезд линейной регрессионной модели на набор помеченных точек для прогнозирования «Цена» с учетом «Расстояние»