Spark 集成算法的数据格式即评估方法
注：
(1)LabeledPoint： LabeledPoint数据格式是Spark自己定义的一种数据格式，他的原型是LIBSVM（台湾大学副教授开发的一种简单、易用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包）输入数据的格式类型。LabeledPoint是一种标签数据，数据结构分为label 和features两部分。具体结构为，label index1:value1 index2:value2 ...，其中label为标签数据，index1，index2为特征值序号，value1，value2为特征值。
(2) 自定义：Spark目前没有一个通用的类去评估回归模型，只是在例子中自己写的一个小方法去评估模型，方法如下：
val loss = predictionAndLabel.map { case (p, l) => //预测结果为p和标签值为l
val err = p – l //通过p-l获得误差值err
err * err //误差平方
}.reduce(_ + _) //把所有误差平方相加求平方和
val rmse = math.sqrt(loss / numTest) //平均样本误差
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