PySpark on Yarn的相关依赖解决方式
背景Spark on Yarn是将yarn作为Cluster Manager的运行模型,Spark将资源(container)的管理与协调统一交给yarn去处理。 Spark on Yarn分为client、cluster两种模式: client模式:Spark程序的Driver/SparkCon ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32940093
https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131
机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡(class imbalance),有时也叫数据类别偏斜(class skew)。以常见的二分类问题为例,我们希望预测信用卡用户是否存在欺诈行为。但在历史数据中,存在欺诈行为的比例可能很低(比如0.1%)。在这种情况下,学习出好的分类器是很难,而且在得到的结论往往也很具有迷惑性。比如在诈骗行为预测中,如果我们的分类器总是预测一个用户不存在诈骗行为,即预测为反例,那么我们依然有高达99.9%的预测准确率。然而这种结论是没有意义的。那么,在类别不平衡的情况下如何有效的评估分类器呢?这就是我们首先需要研究的问题。
转自知乎问答数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些?
一般情况下,可以把异常检测看成是数据不平衡下的分类问题。因此,如果数据条件允许,优先使用有监督的异常检测[6]。实验结果[4]发现直接用XGBoost进行有监督异常检测往往也能得到不错的结果,没有思路时不妨一试。