使用spark编写一个回归森林预测的java类

Spark的MLlib库提供了一个方便的方式来构建回归模型，包括随机森林回归（Random Forest Regression）。下面是一个简单的例子，展示如何使用Java编写一个使用Apache Spark MLlib的随机森林回归模型：

import org.apache.spark.ml.Pipeline;
import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestRegressor;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class RandomForestRegressionExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("RandomForestRegression").getOrCreate();

        // 假设我们有一个数据集df，其中包含特征列（features）和标签列（label）
        Dataset<Row> data = spark.read().format("csv") // 根据实际情况选择合适的数据读取方式
                .option("header", "true")
                .option("inferSchema", "true")
                .load("data.csv"); // 替换为实际文件路径

        // 将特征列和标签列合并为一个向量列
        String featuresCol = "features";
        String labelCol = "label";
        VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()
                .setInputCols(Arrays.asList(featuresCol))
                .setOutputCol("features_vec");

        // 构建随机森林回归模型
        RandomForestRegressor rf = new RandomForestRegressor()
                .setLabelCol(labelCol)
                .setFeaturesCol("features_vec")
                .setNumTrees(10); // 设置树的数量，默认是10

        // 构建Pipeline来处理整个流程
        Pipeline pipeline = new Pipeline()
                .setStages(new Stage[] {assembler, rf});

        // 拟合模型
        Dataset<Row> modelData = pipeline.fit(data);

        // 预测新数据
        Dataset<Row> predictions = modelData.transform(data.sample(False, 0.2)); // 测试集采样

        // 输出预测结果
        predictions.select("prediction", "label").show(); // 显示预测值和真实标签

        // 关闭SparkSession
        spark.stop();
    }
}

在这个例子中，你需要替换`"data.csv"`为实际的数据文件路径，并根据需要调整特征列和标签列的名称。记住，在实际应用中，可能还需要进行数据预处理、划分训练集和测试集等步骤。