pyskl训练自己的数据集
时间: 2023-08-27 12:06:19 浏览: 77
要使用Pyspark训练自己的数据集,你需要按照以下步骤操作:
1. 导入必要的库和模块:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
```
2. 创建SparkSession:
```python
spark = SparkSession.builder.appName("YourAppName").getOrCreate()
```
3. 读取你的数据集:
```python
dataset = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("your_dataset.csv")
```
4. 数据预处理:
如果需要对数据进行预处理,你可以使用Pyspark提供的各种功能,例如特征提取、数据转换等。
5. 特征工程:
使用`VectorAssembler`将特征列合并为一个特征向量列,以便进行模型训练:
```python
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2", ...], outputCol="features")
assembled_data = assembler.transform(dataset)
```
6. 划分数据集:
将数据集划分为训练集和测试集:
```python
(training_data, test_
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