Spark MLlib模型训练—回归算法 Factorization Machines Regression
在大数据与机器学习领域，推荐系统、广告点击率预测以及评分预测等应用场景中，经常涉及到高度稀疏的特征数据，这对传统的回归模型提出了挑战。因子分解机（Factorization Machines, FMs）是一种广泛应用于这些场景的模型，它能够有效处理稀疏数据，捕捉特征之间的交互作用。
在 Spark MLlib 中，Factorization Machines Regressor 是用于回归任务的 FMs 实现。本文将深入探讨该模型的原理，详细介绍其在 Spark 中的实现，并提供完整的 Scala 代码示例。
- 因子分解机的基本概念
因子分解机是一种通用的预测模型，能够自动学习高阶特征交互，特别适用于稀疏数据。其核心思想是在回归或分类任务中，通过引入隐向量（latent vectors）表示特征，来建模特征之间的二次交互效应。
因子分解机的模型可以表示为：
