26、逻辑回归：从原理到实践的全面解析

逻辑回归：从原理到实践的全面解析

1. 数据预处理与特征组装

在进行逻辑回归之前，需要对数据进行预处理，其中 VectorAssembler 类发挥了重要作用。它可以将多个列的值组合成一个特征向量。具体操作步骤如下：
1. 定义 VectorAssembler 对象 ：指定输出列名为 features ，输入列排除 income 列。

val va = new VectorAssembler().setOutputCol("features").
  setInputCols(dfhot.columns.diff(Array("income")))

2. 进行数据转换 ：将 dfhot 数据框进行转换，并将 income 列重命名为 label 。

val lpoints = va.transform(dfhot).select("features", "income").
  withColumnRenamed("income", "label")

2. 模型训练

完成数据预处理后，就可以开始训练逻辑回归模型了。这里使用Spark