“Spark Legirls”可能是一個特定領域的術語或者是一個誤解，因為在我所知的范圍內，并沒有廣泛認可的“Spark Legirls”定義或應用。不過，我可以為您提供在Spark MLlib中進行數據模型評估的通用方法。
評估指標
- 準確率：正確分類的樣本占總樣本的比例。
- 精確率：在所有被預測為正類的樣本中，實際為正類的比例。
- 召回率：在所有實際為正類的樣本中，預測為正類的比例。
- F1分數：精確率和召回率的調和平均值，用于不平衡數據集的評估。
- AUC（ROC曲線下面積）：用于評估分類模型的性能，值越接近1表示模型區分度越好。
- 均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE）：用于回歸模型，衡量預測值與實際值之間的差異。
- 決定系數（R2）：表示模型對數據變異的解釋能力，值越接近1表示模型越好。
評估方法
- 交叉驗證：通過將數據集劃分為多個子集，在不同的訓練和測試集上評估模型的性能。
- 使用評估函數：Spark MLlib提供了評估函數，如準確率、召回率、F1值等，可以直接在模型訓練后使用這些函數進行模型評估。
評估工具
- 千帆大模型開發與服務平臺：提供HELM評測體系和Chatbot Arena等工具，用于模型的全面評估和優化。
- Open LLM LeaderBoard：HuggingFace推出的開源大模型評測平臺，提供多個基準測試。
通過上述評估指標、方法和工具，可以全面評估Spark MLlib中的數據模型性能，并據此進行模型的優化和調整。
