pyspark编写逻辑回归

在PySpark中，逻辑回归通常用于分类任务，它利用概率模型来进行预测。以下是使用Apache Spark MLlib库进行逻辑回归的基本步骤：

1. **导入所需库**：

   from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
   from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
   from pyspark.sql import SparkSession

2. **创建SparkSession**：

   spark = SparkSession.builder.appName("Logistic Regression").getOrCreate()

3. **加载数据**：
假设你有一个包含特征数据的DataFrame `data` 和一个标签列 `label_column`：

   assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns[:-1], outputCol="features")
   assembled_data = assembler.transform(data)

4. **划分数据集**：

   train_data, test_data = assembled_data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=42)

5. **创建并训练模型**：

   lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label_column")
   lr_model = lr.fit(train_data)

6. **评估模型**：

   predictions = lr_model.transform(test_data)
   eval_results = predictions.select("prediction", "label_column").groupBy("prediction").count()
   print(eval_results.show())

7. **保存模型**：

   lr_model.write.save("/path/to/model")