from pyspark.ml.feature import PCA, VectorAssembler from pyspark.ml.classification import LinearSVC from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator from pyspark.sql import Row , SparkSession from pyspark import SparkConf # 1.创建spark对象 spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() # fnlwgt : final-weight 样本权重 # 2.读取数据集 dataPath = "file:///home/adult.data" data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(dataPath) # continuous_vars = ["age","fnlwgt","education-num","capital-gain","capital-loss","hours-per-week"] # 3.数据集预处理(将六个连续型变量提取出来并转化为特征向量) assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "fnlwgt", "education-num", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week"], outputCol="features") data = assembler.transform(data) # 4.主成分分析 pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pca_features") model = pca.fit(data) data = model.transform(data) # 5.划分训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=123) # 6.构建 svm 模型 svm = LinearSVC(labelCol="label", featuresCol="pca_features") # 7.参数调优 evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label", metricName="areaUnderROC") paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(svm.regParam, [0.1, 0.01]).addGrid(svm.maxIter, [10, 100]).addGrid(pca.k, [2, 3]).build() cv = CrossValidator(estimator=svm, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid, numFolds=3) cv_model = cv.fit(train_data)

这段代码是使用PySpark构建了一个支持向量机分类模型，并进行了参数调优。具体步骤如下：

1. 创建SparkSession对象；
2. 读取数据集；
3. 将六个连续型变量提取出来并转化为特征向量；
4. 进行主成分分析，将特征向量转化为PCA_features；
5. 将数据集划分为训练集和测试集；
6. 构建支持向量机分类模型；
7. 进行参数调优，通过交叉验证来选择最佳的模型参数组合。

其中，主成分分析是为了降低数据集的维度，从而减少计算量，提高模型训练和预测的效率。支持向量机是一种常用的分类算法，它通过寻找最优的分类超平面来对数据进行分类。参数调优是为了选择最佳的模型参数组合，从而提高模型的性能。这段代码中使用了交叉验证来选择最佳参数组合，交叉验证是一种常用的模型选择方法，它将数据集分为多个子集，每次使用其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集，从而得到多组模型精度评估结果，最终选择平均精度最高的模型参数组合。

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from sklearn.decomposition import PCA

PCA是一种常用的降维方法，可以将高维数据压缩到低维空间中，并保留尽可能多的信息。在使用PCA时，需要先对数据进行标准化处理，然后调用sklearn.decomposition.PCA类进行降维。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 10)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 查看降维后的数据
print(X_pca.shape)

在这个示例中，我们生成了一个100行10列的随机数据矩阵X，然后使用PCA将其压缩到了2维空间中。最后，我们输出了降维后的数据矩阵X_pca的形状。

from sklearn.decomposition import pca

PCA (主成分分析) 是一种常用的降维算法，它可以帮助我们找到数据中的主要方向。在 sklearn 库中，我们可以使用 decomposition 模块中的 PCA 类来实现这个算法。

例如：

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)

在这个例子中，我们使用了 2 个主成分来降维，并在 X 上训练了 PCA 模型。