利用 Spark ML 对农产品数据进行分析预测,数据属性为品名,生产城市,近三天最高价格,最低价格,平均价格,产品类别,预测未来某品名的物价,请给出python代码

好的，针对这个问题，我们可以使用Spark ML中的回归模型来进行价格预测。下面是一个简单的代码实现：

from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler

# 读取农产品数据
data = spark.read.csv("agriculture.csv", header=True, inferSchema=True)

# 对品名和生产城市进行索引编码
indexers = [StringIndexer(inputCol=column, outputCol=column+"_index").fit(data) 
            for column in ["品名", "生产城市"]]
pipeline = Pipeline(stages=indexers)
data = pipeline.fit(data).transform(data)

# 将数据转换为特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=["品名_index", "生产城市_index", "近三天最高价格", 
                                       "最低价格", "平均价格", "产品类别"], 
                            outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# 切分数据集
train, test = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

# 训练线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="未来价格")
model = lr.fit(train)

# 预测测试集
predictions = model.transform(test)

# 评估模型
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="未来价格", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse)

需要注意的是，在这个代码中，我们假设数据文件名为`agriculture.csv`，并且数据集中包含了一个`未来价格`列，表示我们需要预测的目标变量。如果你的数据集中不包含这个列，可以将其加入到数据集中，并对其进行标记。此外，我们还使用了Spark ML Pipeline来对品名和生产城市进行索引编码，以便于后续的特征向量转换。