// 设置线性回归参数 val lr1 = new LinearRegression() .setLabelCol("lowprice") .setFeaturesCol("features") .setFitIntercept(true) // 是否有w0截距 // 设置正则化参数 val lr2 = lr1.setMaxIter(30) // 最大迭代次数 .setRegParam(0.3) .setElasticNetParam(0.8) val regression = lr2 val model = regression.fit(train) val result = model.transform(test) result.show()

这段代码中，首先定义了一个 LinearRegression 模型，并设置了模型的参数。其中，setLabelCol 函数指定了模型的标签列为 "lowprice"，setFeaturesCol 函数指定了模型的特征列为 "features"。同时，setFitIntercept 函数设置了是否拟合截距项 w0。接着，使用 setMaxIter 函数设置了最大迭代次数，setRegParam 函数设置了正则化参数（Ridge 正则化），setElasticNetParam 函数设置了 ElasticNet 正则化参数。最后，将 LinearRegression 模型赋值给 regression 变量，并使用 fit 函数对训练集进行拟合，生成一个模型。使用 transform 函数将测试集作为输入数据，生成预测结果，并使用 show 函数展示预测结果。

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import spark.implicits._ // 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFram val dataPre = file.select("lowprice", "minprice", "topprice") .map(row => (row.getAs[String](0).toDouble, row.getAs[String](1).toDouble, row.getAs[String](2).toDouble)) val data: DataFrame = dataPre.toDF("lowprice", "minprice", "topprice") data.show() // VectorAssembler 是一个转换器 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("lowprice", "minprice", "topprice")) .setOutputCol("features") val dataset = assembler.transform(data) dataset.show() //拆分成训练集和测试集 val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.9,0.1),1234L) // 设置线性回归参数 val lr1 = new LinearRegression() .setLabelCol("lowprice") .setFeaturesCol("features") .setFitIntercept(true) // 是否有w0截距 // 设置正则化参数 val lr2 = lr1.setMaxIter(30) // 最大迭代次数 .setRegParam(0.3) .setElasticNetParam(0.8) val regression = lr2 val model = regression.fit(train) val result = model.transform(test) result.show()

这部分代码对 DataFrame 进行了一些筛选和处理，并使用 VectorAssembler 转换器将数据转换为特征向量。然后，它将数据集拆分成训练集和测试集，并使用 LinearRegression 类设置线性回归参数。接着，它使用正则化参数来进行模型训练，最终得到训练好的模型。最后，使用模型对测试集进行预测，并将预测结果打印出来。

error: value train is not a member of org.apache.spark.mllib.regression.IsotonicRegression val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).train(train)

这个错误出现的原因是因为 `train` 方法是 `IsotonicRegressionModel` 类的方法，而不是 `IsotonicRegression` 类的方法。因此你不能在 `IsotonicRegression` 类的实例上调用 `train` 方法。

要训练 `IsotonicRegression` 模型，你需要之前建议的那样使用 `run` 方法。具体来说，你可以将 `train` RDD 转换为 `(Double, Double, Double)` 格式的元组，并将其传递给 `run` 方法。例如：

val data = train.map(lp => (lp.label, lp.features(0), 1.0))
val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).run(data)

这里假设 `train` RDD 中的 `LabeledPoint` 对象的 `features` 属性只包含一个 Double 值。如果 `features` 属性包含多个值，你需要将它们转换为一个 Double 值，或者选择一个合适的值作为元组的第二个元素。