値の列はオブジェクトのメンバーではありませんNaiveBayes

Question

ドキュメントの例からMLlib - NaiveBayesを使用しようとしています。私はNaiveBayesをインポートしようとしましたが、以下のエラーが表示されます。私はこれをどのように進めるのか分かりません。入力があれば参考になります。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors 
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint 
import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes 


object NaiveBayes { 

def main(args: Array[String]){ 

val conf = new SparkConf().setMaster("local[1]").setAppName("NaiveBayesExample") 
val sc = new SparkContext(conf) 

val data = sc.textFile("/Users/Desktop/Studies/sample_naive_bayes_data.txt") 
val parsedData = data.map { line => 
    val parts = line.split(',') 
    LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts(1).split(' ').map(_.toDouble))) 
} 

// Split data into training (60%) and test (40%). 
val splits = parsedData.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L) 
val training = splits(0) 
val test = splits(1) 

val model = NaiveBayes.train(training, lambda = 1.0) 

val predictionAndLabel = test.map(p => (model.predict(p.features), p.label)) 
val accuracy = 1.0 * predictionAndLabel.filter(x => x._1 == x._2).count()/test.count() 

println("Accuracy = " + accuracy * 100 + "%") 

} 
} 

ERROR：あなたのプログラムで

Error:(26, 28) value train is not a member of object NaiveBayes 
    val model = NaiveBayes.train(training, lambda = 1.0) 
        ^
Error:(29, 59) value _1 is not a member of Nothing 
    val accuracy = 1.0 * predictionAndLabel.filter(x => x._1 == x._2).count()/test.count() 
                ^

Answer 1

オブジェクトNaiveBayesを再定義しているので、火花がmllibオブジェクトにアクセスすることはできません。 object NaiveBayesをobject MyNaiveBayesに変更してください。