是, 请参阅Spark mllib naives bayes文档 。
model.save(sc, "myModelPath") val sameModel = NaiveBayesModel.load(sc, "myModelPath")
在Mahout的MapReduce支持的NaiveBayes中,Model将被保存到指定的目录中 -o 如果通过CLI进行培训,则参数:
-o
mahout trainnb -i ${PATH_TO_TFIDF_VECTORS} -o ${"path/to/model}/model -li ${PATH_TO_MODEL}/labelindex -ow -c
看到: http://mahout.apache.org/users/classification/bayesian.html
并检索通过:
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(("/path/to/model"), getConf());
或者,使用Mahout-Samsara的Spark支持Naive Bayes,可以从命令行训练模型,并且同样可以输出到由 -o 参数:
mahout spark-trainnb -i ${PATH_TO_TFIDF_VECTORS} -o ${/path/to/model} -ow -c
或者可以通过以下方式在应用程序中训练模型:
val model = SparkNaiveBayes.train(aggregatedObservations, labelIndex, false)
输出到(HD)FS:
model.dfsWrite("/path/to/model")
val retrievedModel = NBModel.dfsRead("/path/to/model")
看到: http://mahout.apache.org/users/environment/classify-a-doc-from-the-shell.html