pyspark labeledpoint参数

`LabeledPoint` 是 PySpark 中用于表示带有标签的数据点的类。它有两个参数：

1. `label`: 数据点的标签，类型为 `float` 或 `int`。
2. `features`: 数据点的特征向量，类型为 `pyspark.ml.linalg.Vector` 对象。

例如，如果你有一个标签为 `1`，特征向量为 `[2.0, 3.0]` 的数据点，你可以使用以下代码创建一个 `LabeledPoint` 对象：

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

data = sc.parallelize([(1, Vectors.dense([2.0, 3.0])),
                       (0, Vectors.dense([1.0, 2.0])),
                       (1, Vectors.dense([3.0, 4.0])),
                       (0, Vectors.dense([2.0, 1.0]))])

labeled_data = data.map(lambda x: LabeledPoint(x[0], x[1]))

在上面的代码中，我们首先使用 `Vectors.dense()` 函数创建了特征向量，然后使用 `sc.parallelize()` 函数将数据并行化为 RDD。接着，我们使用 `map()` 函数将每个数据点转换为 `LabeledPoint` 对象，并将结果保存在 `labeled_data` 变量中。最后，我们可以使用 `labeled_data` 进行分类模型的训练和评估。