PredictionIO 模板：具有特征重要性的决策树 概述 引擎模板是引擎的几乎完整的实现。 在这个引擎模板中，我们默认集成了 Apache Spark MLlib 的决策树算法。 此回归引擎模板的默认用例是预测的价格。 您可以轻松自定义它以适应您的特定用例和需求。 我们将向您展示如何基于此模板为生产使用创建自己的回归引擎。 用法 与码头工人： 开始使用 predictio 的最佳方法是使用 docker。 从我们的形象 docker run -ti --dns=8.8.8.8 -p 9000:9000 -v /pathTo/template-decision-tree-feature-importance:/MyRegression ants/predictionio:v0.9.1 bash 构建Docker映像 按照的步骤： git clone https://github

在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，尹绪森就如何使用PredictionIO打造一个定制化推荐引擎进行了详细介绍，白刚则分享了新浪在大规模多标签分类上的探索。在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软JulienPierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。JulienPierre首先进行了开场发言，并为大家分享Spark在ASG团队的应用情况。通过Julien了解到，其团队主要工作集中在SparkSQL和MLlib两个组件，基于Spark做一些交互式分析，其中包括：将Spark与现有的查询