Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier

Spark MLlib模型训练—分类算法Factorization machines classifier

Factorization Machines（因子分解机，FM）是一种强大的机器学习算法，专门用于高维稀疏数据场景。它结合了线性模型的可扩展性与矩阵分解的优点，能够在特征之间捕捉二阶交互作用。Spark MLlib 提供了 Factorization Machines 的实现，并可以应用于分类和回归任务。本文将详细探讨 Spark 中的 Factorization Machines 分类器的原理、应用场景、代码实现、参数调优以及结果解读。

1. 因子分解机的原理

Factorization Machines 是为了处理具有稀疏特征和高维度的预测问题而提出的，其公式如下：

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