Linear Support Vector Machines (SVMs)RDD-based API 代码

下面是一个使用 Linear Support Vector Machines (SVMs) RDD-based API 进行二分类的示例代码：

from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD, SVMModel
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint

# 加载数据
data = sc.textFile("data.txt")
parsedData = data.map(lambda line: LabeledPoint(line.split(',')[0], line.split(',')[1:]))

# 划分训练集和测试集
trainingData, testData = parsedData.randomSplit([0.7, 0.3])

# 训练 SVM 模型
model = SVMWithSGD.train(trainingData, iterations=100)

# 在测试集上进行预测并计算准确率
labelsAndPreds = testData.map(lambda p: (p.label, model.predict(p.features)))
accuracy = 1.0 * labelsAndPreds.filter(lambda lp: lp[0] == lp[1]).count() / testData.count()

# 输出结果
print("Accuracy = " + str(accuracy))

在这个示例代码中，我们首先使用 `sc.textFile()` 函数加载数据文件，然后使用 `map()` 函数将每一行数据转换为 `LabeledPoint` 对象，其中第一个值是标签，后面的值是特征向量。接着，我们使用 `randomSplit()` 函数将数据集随机划分为训练集和测试集。然后，我们使用 `SVMWithSGD.train()` 函数训练 SVM 模型，并指定迭代次数。最后，我们使用 `map()` 函数对测试集进行预测，并计算准确率。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的数据和问题进行调整。