<转>Spark中组件Mllib的学习26之逻辑回归-简单数据集，带预测

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning 
Spark中组件Mllib的学习之逻辑回归篇 
1解释 
什么是逻辑回归？

Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）。

这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。

如果是连续的，就是多重线性回归；
如果是二项分布，就是Logistic回归；
如果是Poisson分布，就是Poisson回归；
如果是负二项分布，就是负二项回归。

Logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。

Logistic回归的主要用途：

寻找危险因素：寻找某一疾病的危险因素等；
预测：根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大；
判别：实际上跟预测有些类似，也是根据模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。

更多请见参考【4】，【4】中还有推理、迭代更新和求解过程，正则化也有

逻辑回归： 

2.代码：

/**
  * @author xubo
  *         ref:Spark MlLib机器学习实战
  *         more code:https://github.com/xubo245/SparkLearning
  *         more blog:http://blog.youkuaiyun.com/xubo245
  */
package org.apache.spark.mllib.learning.regression

import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by xubo on 2016/5/23.
  * 一元逻辑回归
  */
object LogisticRegressionLearning {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName(this.getClass().getSimpleName().filter(!_.equals('$')))
    val sc = new SparkContext(conf)

    val data = sc.textFile("file/data/mllib/input/regression/logisticRegression1.data") //获取数据集路径
    val parsedData = data.map { line => //开始对数据集处理
        val parts = line.split('|') //根据逗号进行分区
        LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts(1).split(' ').map(_.toDouble)))
      }.cache() //转化数据格式
    parsedData.foreach(println)
    val model = LogisticRegressionWithSGD.train(parsedData, 50) //建立模型
    val target = Vectors.dense(-1) //创建测试值
    val resulet = model.predict(target) //根据模型计算结果
    println("model.weights:")
    println(model.weights)
    println(resulet) //打印结果
    println(model.predict(Vectors.dense(10)))
    sc.stop
  }
}

 
 
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数据：

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3.结果：

2016-05-24 21:59:06 WARN  :139 - Your hostname, xubo-PC resolves to a loopback/non-reachable address: fe80:0:0:0:482:722f:5976:ce1f%20, but we couldn't find any external IP address!
(0.0,[8.0])
(1.0,[2.0])
(0.0,[9.0])
(1.0,[3.0])
(0.0,[10.0])
(1.0,[4.0])
(0.0,[11.0])
(1.0,[5.0])
(1.0,[6.0])
(0.0,[7.0])
2016-05-24 21:59:07 WARN  BLAS:61 - Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS
2016-05-24 21:59:07 WARN  BLAS:61 - Failed to load implementation from: com.github.fommil.netlib.NativeRefBLAS
model.weights:
[-0.10590621151462867]
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0.0
 
 
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参考 
【1】http://spark.apache.org/docs/1.5.2/mllib-guide.html 
【2】http://spark.apache.org/docs/1.5.2/programming-guide.html 
【3】https://github.com/xubo245/SparkLearning 
【4】http://blog.youkuaiyun.com/pakko/article/details/37878837