波士顿房价预测代码python好spark

在Python中，使用Spark进行波士顿房价预测通常会涉及数据处理、特征工程、模型训练和评估等多个步骤。以下是简要的概述：

1. **导入库**：
- 首先，你需要安装`pyspark`, `numpy`, `pandas`, `scikit-learn`等必要的库。

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. **创建SparkSession**：
- 使用`SparkSession`初始化Spark环境，并加载数据。

spark = SparkSession.builder.appName("Boston Housing Prediction").getOrCreate()
boston_data = spark.read.format("libsvm").load("path/to/boston_housing.libsvm")

3. **数据预处理**：
- 将数据转化为DataFrame格式，并进行基本的数据清洗和探索分析。

df = boston_data.toPandas()
df.head()  # 查看前几行数据

4. **特征提取和划分数据集**：
- 使用`train_test_split`将数据划分为训练集和测试集。

X = df.drop('PRICE', axis=1)
y = df['PRICE']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **建模**：
- 使用`LinearRegression`作为基础模型，因为这是一个线性回归问题。

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. **预测和评估**：
- 对测试集进行预测并计算性能指标，如均方误差(MSE)或R²分数。

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
r2_score = r2_score(y_test, predictions)
print(f"MSE: {mse}, R² Score: {r2_score}")