scala 淘宝回头客 决策树代码

以下是使用 Scala 实现的决策树算法示例代码，用于预测淘宝购物者是否会成为回头客：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree
import org.apache.spark.mllib.tree.model.DecisionTreeModel
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils

object DecisionTreeDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DecisionTreeDemo").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 加载数据
    val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/sample_libsvm_data.txt")

    // 将数据划分为训练集和测试集
    val splits = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
    val (trainingData, testData) = (splits(0), splits(1))

    // 训练模型
    val numClasses = 2
    val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()
    val impurity = "gini"
    val maxDepth = 5
    val maxBins = 32

    val model = DecisionTree.trainClassifier(trainingData, numClasses, categoricalFeaturesInfo,
      impurity, maxDepth, maxBins)

    // 测试模型
    val labelAndPreds = testData.map { point =>
      val prediction = model.predict(point.features)
      (point.label, prediction)
    }
    val testErr = labelAndPreds.filter(r => r._1 != r._2).count.toDouble / testData.count()
    println("Test Error = " + testErr)
    println("Learned classification tree model:\n" + model.toDebugString)

    // 保存模型
    model.save(sc, "myModelPath")

    // 加载模型
    val sameModel = DecisionTreeModel.load(sc, "myModelPath")
  }
}

在这个示例中，我们使用了 Spark MLlib 库中的决策树算法，通过加载样本数据、划分训练集和测试集、训练模型、测试模型以及保存和加载模型等步骤，实现了对淘宝购物者是否会成为回头客进行预测的功能。