Spark MLlib案例：采用线性回归模型预测房价

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分类专栏： # Spark基础学习笔记（2） 文章标签： spark mllib 线性回归 rdd
于 2022-06-18 16:49:58 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/125342827
本文通过Spark MLlib使用线性回归模型预测北京海淀区的房价。首先，介绍了问题背景和数学模型的构建，接着详细阐述了数据准备、模型训练、权重查看及预测过程。在补充练习中，提供了绘制房价散点图的方法。

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

文章目录

一、提出任务

  • 建立数学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

  • 北京市海淀区部分楼盘价格数据
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • 给定已知数据，由这些数据估计出海淀区某个房子售价大概在多少万？从上图可以看到，用一些离散的点把刚才这些数据表示出来。上图横坐标是面积，纵坐标是售价。从中可以看到一定的规律。如200平的面积售价在上千万了。机器学习就是用来做这样的事情，即从已知数据找出规律，方便做出预测或者估计的功能。

  • 那如何去找出规律呢？
    在这里插入图片描述

  • 可以看到，它的点基本都围绕着这个横线。那200平米，基本上在1400万到1600万之间。机器学

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