给我一份完整的基于spark的MLlib机器学习库包括数据预处理和探索性数据分析,并生成可视化图表以及建模评估的鸢尾花预测分析案例
时间: 2024-02-11 11:08:18 浏览: 34
好的,请稍等片刻,我将为您提供一份完整的基于Spark的MLlib机器学习库包括数据预处理和探索性数据分析,并生成可视化图表以及建模评估的鸢尾花预测分析案例。
首先,我们需要导入必要的库和数据集,您可以使用以下代码:
```python
# 导入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('IrisPrediction').getOrCreate()
# 导入鸢尾花数据集
data = spark.read.csv('iris.csv', header=True, inferSchema=True)
```
接下来,我们需要进行数据预处理和探索性数据分析,您可以使用以下代码:
```python
# 数据预处理
# 将类别标签转换为数字
indexer = StringIndexer(inputCol='Species', outputCol='label')
indexed = indexer.fit(data).transform(data)
# 将特征向量组合成一个特征向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm'], outputCol='features')
assembled = assembler.transform(indexed)
# 将数据集分为训练集和测试集
(trainingData, testData) = assembled.randomSplit([0.7, 0.3], seed=100)
# 探索性数据分析
# 计算特征向量的统计信息
summary = assembled.describe().toPandas()
# 绘制特征向量的箱线图
boxplot = assembled.toPandas().plot(kind='box', subplots=True, layout=(2,2), sharex=False, sharey=False)
plt.show()
```
接下来,我们可以使用决策树分类器来训练模型并进行评估,您可以使用以下代码:
```python
# 建立模型和评估
# 建立决策树分类器模型
dt = DecisionTreeClassifier(labelCol='label', featuresCol='features')
# 建立Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[indexer, assembler, dt])
# 训练模型
model = pipeline.fit(trainingData)
# 预测测试集
predictions = model.transform(testData)
# 评估模型
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol='label', predictionCol='prediction', metricName='accuracy')
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print('决策树分类器的准确率为: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))
```
最后,我们可以使用Matplotlib绘制预测结果的可视化图表,您可以使用以下代码:
```python
# 绘制预测结果的可视化图表
# 获取测试集的真实类别标签
test_label = np.array(testData.select('label').collect())
# 获取模型预测的类别标签
pred_label = np.array(predictions.select('prediction').collect())
# 绘制真实类别标签和预测类别标签的散点图
plt.scatter(test_label, pred_label, color='blue')
plt.xlabel('True Label')
plt.ylabel('Predicted Label')
plt.show()
```
这就是完整的基于Spark的MLlib机器学习库包括数据预处理和探索性数据分析,并生成可视化图表以及建模评估的鸢尾花预测分析案例。
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