标签： apache-spark machine-learning
我正在使用Apache Spark的Mllib进行Twitter情绪分析。即使我在不同类型的数据上训练和测试它（即，从不同的Twitter搜索查询获得的推文），MLlib的决策树算法总是给出98到100％之间的准确度。在机器学习中，它通常被称为，如果它提供100％的准确度，模型就会过度拟合。在我的情况下它是一样的吗？我是机器学习的新手。请帮助我澄清我的疑问。提前致谢