3.使用流水线构建Spark 机器学习任务。要求:对鸢尾花使用决策树进行三分类任务，现已对features label信息处理完毕并定义完成决策树模型: labellndexer=StringndexerO.setInputCol(label"). setOutputCol("indexedLabel"). fit(data leaturelndexer-VectorindexerO. setinputColC“features"). setOutputCol(“*indexedFeatures"). fit(dati dt-DecisionTreeClassifierO..setLabelCol(""labelIndexer ").\ ...setFeaturesCol(featureIndexer")要求使用 Pipeline.setStagesO函数构建机器学习流水线，并完善整机器学习流程。

好的，以下是实现该任务的代码：

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorIndexer
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier

# 假设数据已经处理好并命名为data
# 定义标签索引器
label_indexer = StringIndexer().setInputCol("label").setOutputCol("indexedLabel").fit(data)
# 定义特征向量索引器
feature_indexer = VectorIndexer().setInputCol("features").setOutputCol("indexedFeatures").fit(data)
# 定义决策树分类器模型
dt = DecisionTreeClassifier().setLabelCol("indexedLabel").setFeaturesCol("indexedFeatures")
# 构建机器学习流水线
pipeline = Pipeline().setStages([label_indexer, feature_indexer, dt])
# 将数据拆分为训练集和测试集
(training_data, test_data) = data.randomSplit([0.7, 0.3])
# 训练模型
model = pipeline.fit(training_data)
# 使用测试集进行预测
predictions = model.transform(test_data)
# 展示预测结果
predictions.select("prediction", "indexedLabel", "features").show()

其中，Pipeline.setStages()函数用于设置流水线的各个阶段，将标签索引器、特征向量索引器和决策树分类器模型依次设置为流水线的三个阶段。训练模型和使用测试集进行预测的代码与常规的机器学习流程相同。最终展示的预测结果包括预测的标签、实际标签和特征向量。