spark逻辑回归代码

以下是使用Spark进行逻辑回归的代码示例：

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("Logistic Regression Example").getOrCreate()

// 加载数据集
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

// 拆分数据集为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 12345)

// 创建逻辑回归对象
val lr = new LogisticRegression()

// 设置参数
lr.setMaxIter(10)
  .setRegParam(0.01)

// 训练模型
val model = lr.fit(trainingData)

// 测试模型
val predictions = model.transform(testData)

// 打印预测结果
predictions.show()

// 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个示例中，我们加载了一个LIBSVM格式的数据集，将其拆分为训练集和测试集，并创建了一个逻辑回归对象。我们使用`setMaxIter`和`setRegParam`方法设置了逻辑回归的参数，然后使用`fit`方法训练模型。

最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并打印预测结果。最后，我们关闭了SparkSession。