pyspark线性回归

最新推荐文章于 2023-10-09 17:28:22 发布
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#spark #big data #scala

本文详细介绍了如何在PySpark中实现线性回归，包括数据读取、探索性数据分析、特征转换、模型训练和预测准确性的评估。通过具体代码步骤展示了如何利用LinearRegression类进行预测，并提供了相关API链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本节说明PySpark中的线性回归，代码操作主要按5个步骤组成。

（1）读取数据：读取各类的数据源，构建分析用DataFrame。
（2）探索性数据分析：用各pyspark API进行对数据浏览、统计，对数据进行理解。
（3）特征转换：针对数据特征列的转换工作，以适应特征机器学习算法要求。
（4）算法训练数据：构建机器学习算法对数据训练做出预测。
（5）预测的准确性：查看训练预测结果的准确性。

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