Spark ML Pipeline决策树分类交叉验证

Spark ML 的交叉验证用起来还挺顺手，是搭配决策树分类这种直观的模型，效果和效率都不错。文档里写得清楚，从参数怎么配，到怎么搭 pipeline，基本一步步照着来就能跑通，代码也不复杂。

交叉验证的numFolds设成 5 是个比较稳的选择，数据分得够细，又不至于太耗时。还有像maxDepths和maxBins这种调参，配合ParamGridBuilder就能快速测试多个组合，训练完还能直接评估准确率，省心。

整体 pipeline 结构也蛮清晰：先用VectorAssembler组特征，再用StandardScaler做归一化，套个DecisionTreeClassifier，全丢进Pipeline里。这种串法挺适合你把流程封装得整整齐齐的，方便复用。

评估这块，用MulticlassClassificationEvaluator算准确率是主流做法，你也可以按需求切成 precision、recall 或 F1 来测，灵活性还不错。

如果你正好在搞分类问题，尤其是那种多类别的，用 Spark ML 的交叉验证+决策树，是个比较推荐的组合。对了，文档里还列了几个相关链接，像 KMeans 的、MapReduce 的、Python 实现的，想拓展下方向也挺方便。