使用Scala预测波士顿房价完整项目代码可以直接运行包含所有依赖和库

在Scala中创建一个完整的波士顿房价预测项目通常会涉及使用机器学习库如MLlib（Spark MLlib）以及Scikit-Learn风格的API。下面是一个简化版的示例代码，展示了如何使用MLlib进行线性回归预测波士顿房价：

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("Boston Housing Price Prediction").getOrCreate()

// 加载数据集（假设数据已存储在HDFS或本地目录）
val data = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true") // 数据包含列名
  .load("path_to_boston_housing_data.csv")

// 数据预处理
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("CRIM", "ZN", "INDUS", "CHAS", "NOX", "RM", "AGE", "DIS", "RAD", "TAX", "PTRATIO", "B", "LSTAT")) // 特征列
  .setOutputCol("features")

val processedData = assembler.transform(data)

// 划分训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = processedData.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

// 创建并拟合线性回归模型
val lr = new LinearRegression().setLabelCol("MEDV") // 预测目标是MEDV列
val model = lr.fit(trainingData)

// 进行预测
val predictions = model.transform(testData)

// 打印一些预测结果
predictions.select("prediction", "MEDV").show()

// 关闭SparkSession
spark.stop()