Spark--LinearRegression(线性回归模型训练)--记录

本文记录了使用Spark进行线性回归模型训练的过程,详细介绍了如何加载数据、构建模型并进行预测。提供了数据源链接。

代码记录:

使用数据地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1c2Pn4FQ 密码: ex9y

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
  * Created by root on 1/11/18.
  */
object LinearRegressionTest {
  def main(args: Array[String]): Unit =
以下是使用Spark进行线性回归的示例代码,其中将tf-idf权重作为特征: ``` // 导入必要的库 import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("Linear Regression with TF-IDF Features").getOrCreate() // 读取数据集 val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("path/to/dataset.csv") // 将文本数据转换为词语向量 val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words") val wordsData = tokenizer.transform(data) // 使用HashingTF将词语向量转换为特征向量 val hashingTF = new HashingTF().setInputCol("words").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(10000) val featurizedData = hashingTF.transform(wordsData) // 计算tf-idf权重 val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features") val idfModel = idf.fit(featurizedData) val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData) // 划分训练集和测试集 val Array(trainingData, testData) = rescaledData.randomSplit(Array(0.7, 0.3)) // 定义线性回归模型 val lr = new LinearRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.3).setElasticNetParam(0.8) // 训练模型 val lrModel = lr.fit(trainingData) // 测试模型 val predictions = lrModel.transform(testData) // 打印预测结果 predictions.select("prediction", "label", "features").show() ``` 在上述代码中,我们首先读取数据集,然后使用Tokenizer将文本数据转换为词语向量。接下来,我们使用HashingTF将词语向量转换为特征向量,并计算tf-idf权重。然后,我们将数据集划分为训练集和测试集,并定义线性回归模型。最后,我们使用训练训练模型,然后使用测试集进行预测并打印预测结果。
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