pyspark使用xgboost

以下是使用pyspark调用xgboost的步骤：

1.下载xgboost4j-spark-0.72.jar和xgboost4j-0.72.jar两个jar文件，并将它们放在一个文件夹中。

2.下载sparkxgb.zip文件，并解压缩到一个文件夹中。

3.在你的pyspark代码中，导入xgboost4j-spark-0.72.jar和xgboost4j-0.72.jar两个jar文件：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("xgboost").getOrCreate()

spark.sparkContext.addPyFile("path/to/sparkxgb.zip")

spark.sparkContext.addPyFile("path/to/xgboost4j-spark-0.72.jar")

spark.sparkContext.addPyFile("path/to/xgboost4j-0.72.jar")

4.在你的pyspark代码中，导入xgboost：

from sparkxgb import XGBoostEstimator

5.将你的数据转换为Spark DataFrame，并将其拆分为训练集和测试集：

data = spark.read.format("libsvm").load("path/to/data")

(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])

6.设置xgboost的参数：

params = {"eta": 0.1, "max_depth": 6, "objective": "binary:logistic", "num_class": 2}

7.创建XGBoostEstimator对象，并将参数传递给它：

xgboost = XGBoostEstimator(**params)

8.使用fit()方法拟合模型：

model = xgboost.fit(trainingData)

9.使用transform()方法对测试集进行预测：

predictions = model.transform(testData)

10.评估模型的性能：

from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator

evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
print("Test Area Under ROC: " + str(evaluator.evaluate(predictions)))