使用scala语言用NR算法实现一个可成功运行的分布式逻辑回归

由于NR算法需要进行矩阵操作，因此需要使用分布式矩阵库Spark MLlib进行实现。以下是一个基本的分布式逻辑回归算法的实现：

1. 导入Spark MLlib库和相应的类：

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.linalg.{DenseVector, Vector}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

2. 创建SparkSession对象：

val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
  .appName("Distributed Logistic Regression")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

3. 加载数据集，进行特征工程，将特征向量列和标签列组合成一个DataFrame：

val data: DataFrame = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .csv("path/to/dataset.csv")

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("feature1", "feature2", "feature3"))
  .setOutputCol("features")

val processedData = assembler.transform(data)
  .select("features", "label")

4. 将数据集分为训练集和测试集：

val Array(trainingData, testData) = processedData.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

5. 创建逻辑回归模型，并设置其超参数：

val lr = new LogisticRegression()
  .setMaxIter(100)
  .setRegParam(0.01)
  .setElasticNetParam(0.8)

6. 训练模型：

val model = lr.fit(trainingData)

7. 对测试集进行预测，并计算模型的准确率：

val predictions = model.transform(testData)

val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
  .setLabelCol("label")
  .setPredictionCol("prediction")
  .setMetricName("accuracy")

val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)

以上就是一个简单的分布式逻辑回归算法的实现。当然，在实际使用中还需要进行更多的调参和优化。