SparkR中的测量精度

Question

我在火花的虹膜数据上构建了一个简单的随机森林模型，我希望有一些精度测量的方法。

我想到了一个简单的列匹配的选项也一样，但是这并不工作

代码：

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) 

问题：

predictions <- predict(model_rf, test) 

total_rows <- NROW(test) 

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

accuracy <- correct/total_rows 

print(accuracy) 

错误：

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

P.S： 使用数据砖头运行火花，不介意在本地运行的是

Answer 1

所以这是我做的，

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, "%")