Scala实现逻辑回归 算法
时间: 2023-10-01 22:05:51 浏览: 55
逻辑回归是一种分类算法,通常用于二元分类。在Scala中,可以使用Spark ML库来实现逻辑回归算法。
下面是一个简单的Scala代码示例,用于实现逻辑回归算法:
```scala
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.functions._
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("Logistic Regression").getOrCreate()
// 读取数据集
val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data.csv")
// 将特征向量组装成一个向量
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("feature1", "feature2", "feature3")).setOutputCol("features")
val assembledData = assembler.transform(data)
// 将标签列转换为0和1
val transformedData = assembledData.withColumn("label", when(col("label") === "Yes", 1).otherwise(0))
// 初始化逻辑回归模型
val lr = new LogisticRegression()
// 拟合逻辑回归模型
val model = lr.fit(transformedData)
// 打印模型系数和截距
println(s"Coefficients: ${model.coefficients} Intercept: ${model.intercept}")
// 预测测试集
val testData = Seq((1.0, 2.0, 3.0), (4.0, 5.0, 6.0)).toDF("feature1", "feature2", "feature3").withColumn("label", lit(0))
val assembledTestData = assembler.transform(testData)
val predictions = model.transform(assembledTestData)
// 打印预测结果
predictions.show()
```
在上面的代码中,我们首先读取数据集,然后使用VectorAssembler将特征向量组装成一个向量,接着将标签列转换为0和1。然后,我们初始化一个逻辑回归模型,拟合模型,并打印模型系数和截距。最后,我们使用模型预测测试集,并打印预测结果。
需要注意的是,上述代码中的数据集和特征向量仅供示例使用,实际应用中需要根据具体情况进行修改。