请写出机器学习对txt文档数据分类的Scala命令

以下是一个使用Scala和Spark进行文本分类的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer}
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object TextClassification {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Text Classification")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    // 读取数据
    val data = sqlContext.read.format("text").load("path/to/your/data")

    // 定义管道
    val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("value").setOutputCol("words")
    val hashingTF = new HashingTF().setNumFeatures(1000).setInputCol(tokenizer.getOutputCol).setOutputCol("features")
    val idf = new IDF().setInputCol(hashingTF.getOutputCol).setOutputCol("tfidf")
    val lr = new LogisticRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.001)

    val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(tokenizer, hashingTF, idf, lr))

    // 拆分训练和测试集
    val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

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

    // 预测测试集
    val predictions = model.transform(testData)

    // 打印结果
    predictions.select("prediction", "label", "features").show()

    sc.stop()
  }
}

这个示例使用了Logistic Regression作为分类器，以及Tokenization、Hashing TF、IDF作为特征提取器。你可以根据需要调整这些组件的参数或者使用其他的组件。