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Apache Spark MLlib 是 Spark 的一个核心组件,提供了大量的机器学习算法和工具,用于在大数据集上进行数据分析和预测建模。MLlib 提供了广泛的算法集,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维、特征提取、频繁模式挖掘和统计测试等。
使用 MLlib 通常涉及以下步骤:
以下是一个简单的使用 MLlib 进行逻辑回归分类的示例:
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature.VectorIndexer import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("LogisticRegressionExample").getOrCreate() // 加载数据 val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt") // 自动识别分类特征并为其建立索引 val featureIndexer = new VectorIndexer() .setInputCol("features") .setOutputCol("indexedFeatures") .setMaxCategories(4) // 特征的最大分类数。设置为4是为了识别特征中的分类特征 .fit(data) // 分割数据集为训练集和测试集 val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3)) // 训练逻辑回归模型 val lr = new LogisticRegression() .setFeaturesCol("indexedFeatures") .setMaxIter(10) .setRegParam(0.3) .setElasticNetParam(0.8) val lrModel = lr.fit(trainingData) // 评估模型 val predictions = lrModel.transform(testData) val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator() .setLabelCol("label") .setPredictionCol("prediction") .setMetricName("accuracy") val accuracy = evaluator.evaluate(predictions) println(s"Test Error = ${(1.0 - accuracy)}") // 停止 SparkSession spark.stop()
这个示例展示了如何使用 MLlib 的逻辑回归算法对数据进行分类,并对模型进行评估。注意,这里假设你已经有了合适的数据集,并且已经将其加载到 Spark 中。
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