pyspark 随机森林
时间: 2023-11-23 11:08:19 浏览: 32
以下是使用PySpark进行随机森林的示例代码:
```python
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RandomForestExample").getOrCreate()
# 加载数据集
data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
# 将特征向量组合成一个向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns[1:-1], outputCol="features")
# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(labelCol="label", featuresCol="features", numTrees=10)
# 创建Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, rf])
# 将数据集分为训练集和测试集
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])
# 训练模型
model = pipeline.fit(trainingData)
# 进行预测
predictions = model.transform(testData)
# 评估模型
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("Test Error = %g" % (1.0 - accuracy))
# 关闭SparkSession
spark.stop()
```
在这个示例中,我们首先使用`VectorAssembler`将特征向量组合成一个向量列,然后创建一个`RandomForestClassifier`分类器,并将其与`VectorAssembler`一起包含在一个`Pipeline`中。接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,并使用`Pipeline`训练模型。最后,我们使用`MulticlassClassificationEvaluator`评估模型的准确性。