pyspark之线性回归

最新推荐文章于 2024-12-03 16:39:42 发布
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#python #spark

博客介绍了使用Python和Spark构建线性回归模型的过程。包括创建SparkSession对象、读取数据集、进行探究性数据分析，使用corr函数检查变量关系，进行特征工程化，用VectorAssembler合并特征，划分数据集，构建并训练模型，最后在测试数据上评估模型。

创建SparkSession对象

from pyspark.sql import SparkSession
saprk = SparkSession.builder.appName('log_reg').getOrCreate()

读取数据集

df = saprk.read.csv("./Linear_regression_dataset.csv", inferSchema=True, header = True)

探究性数据分析

df.printSchema()

df.describe().show(3, False)###False 是否全部显示 False 不隐藏

可以使用corr函数检查输入和输出变量之间的相互关系

from pyspark.sql.functions import corr
df.select(corr('var_1','output')).show()

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