“Spark Legirls”可能是一个特定领域的术语或者是一个误解，因为在我所知的范围内，并没有广泛认可的“Spark Legirls”定义或应用。不过，我可以为您提供在Spark MLlib中进行数据模型评估的通用方法。
评估指标
- 准确率：正确分类的样本占总样本的比例。
- 精确率：在所有被预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
- 召回率：在所有实际为正类的样本中，预测为正类的比例。
- F1分数：精确率和召回率的调和平均值，用于不平衡数据集的评估。
- AUC（ROC曲线下面积）：用于评估分类模型的性能，值越接近1表示模型区分度越好。
- 均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）：用于回归模型，衡量预测值与实际值之间的差异。
- 决定系数（R²）：表示模型对数据变异的解释能力，值越接近1表示模型越好。
评估方法
- 交叉验证：通过将数据集划分为多个子集，在不同的训练和测试集上评估模型的性能。
- 使用评估函数：Spark MLlib提供了评估函数，如准确率、召回率、F1值等，可以直接在模型训练后使用这些函数进行模型评估。
评估工具
- 千帆大模型开发与服务平台：提供HELM评测体系和Chatbot Arena等工具，用于模型的全面评估和优化。
- Open LLM LeaderBoard：HuggingFace推出的开源大模型评测平台，提供多个基准测试。
通过上述评估指标、方法和工具，可以全面评估Spark MLlib中的数据模型性能，并据此进行模型的优化和调整。