Spark随机森林与梯度提升树应用

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于 2025-09-17 14:09:47 发布 · 337 阅读

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#Spark # 随机森林 # 梯度提升树

1、考虑一个 JSON 格式的污染日志数据集，该数据集中收集了与污染值同时刻的不同值。其中包含代表温度、风速和小时的字段，这些字段都已在 0 到 1 之间进行了归一化。编写一个程序，使用该数据集创建一个随机森林回归模型，将 70% 的数据集用于学习，30% 用于测试。

以下是构建随机森林回归模型的代码示例：

// 读取数据，假设数据已处理为 RDD[LabeledPoint] 格式，此处需根据实际 JSON 数据格式修改
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest
import org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 创建 Spark 配置和上下文
val conf = new SparkConf().setAppName("RandomForestRegressionExample").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)

// 读取并处理 JSON 数据（此处省略具体处理过程），假设得到 data 为 RDD[LabeledPoint]

// 划分训练集和测试集，70% 训练，30% 测试
val splits = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
val (trainingData, testData) = (splits(0), splits(1))

// 构建模型所需参数设置
val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]() // 空的分类特征信息，表明所有特征是连续的
val numTrees = 3 // 实际应用中可增加树的数量
val featureSubsetStrateg