Точность измерения в SparkR

Question

Я создаю простую случайную модель леса по данным диафрагмы в искры, я надеялся на какой-то метод измерения точности.

Я думал, что простой вариант согласования колонки тоже, однако это не сработало

Код:

library("SparkR") 

sc = sparkR.session("local[*]") 

iris_data <- as.DataFrame(iris) 

train <- sample(iris_data, withReplacement=FALSE, fraction=0.5, seed=42) 
test <- except(iris_data, train) 


model_rf <- spark.randomForest(train, Species ~., "classification", numTrees = 10) 

summary(model_rf) 

Проблема:

predictions <- predict(model_rf, test) 

total_rows <- NROW(test) 

predictions$correct <- (test$Species == test$prediction) 

accuracy <- correct/total_rows 

print(accuracy) 

Ошибка:

Error in column(callJMethod(x@sdf, "col", c)) : 

P.S: Использование кирпичей данных для запуска искры, не возражают работают локально либо

Answer 1

Так вот как я это сделал,

total_rows <- NROW(test) 

predictions$result <- ifelse((predictions$Species == predictions$prediction), 
           "TRUE", "FALSE") 

correct <- NROW(predictions[predictions$result == "TRUE",]) 

accuracy <- correct/total_rows 

cat(accuracy, "%")