spark实现下的逻辑回归（logistic regression）_spark logisticregression

在spark2.0之前，逻辑回归只能做二分类的。之后加上了多分类。

根据我的理解，逻辑回归既可以用来分类，也可以用来回归，但是官网并没有给出logistic regression回归的例子，只有线性回归（linear regression）的例子

此外，官网给出了逻辑回归二分类和多分类的例子，但是多分类中的setFamlily方法无法在spark1.6和spark2.0的版本上运行，无论是用IDEA还是spark-shell。

这里给出完整的逻辑回归二分类代码，数据创建方式有两种：手动代码输入和从文件读取。

代码如下：

/**
  * Created by wangtuntun on 17-3-7.
  * 将数据代入模型进行预测
  * 本来想用logistic regression做回归的，结果点开的是官网的classification下的代码
  * 而且还是只支持二分类的代码
  */
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.param.ParamMap
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SQLContext
object predict_with_logistic_regression_classification {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Prepare training data from a