pyspark 随机森林回归预测参数调整

调整随机森林回归模型的参数可以通过以下步骤实现：

1. 确定需要调整的参数，比如树的数量、最大深度、最小分裂样本数等等。

2. 划分训练集和测试集，并使用训练集训练随机森林回归模型。

3. 调整参数并使用交叉验证法来评估模型性能。可以使用GridSearchCV或者RandomizedSearchCV等方法来进行参数搜索。

4. 选取最优的参数组合并使用测试集来评估模型性能。

下面是一个简单的例子：

from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

# 划分训练集和测试集
train, test = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

# 定义随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor(featuresCol="features", labelCol="label")

# 定义参数网格
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(rf.numTrees, [10, 20, 30]) \
    .addGrid(rf.maxDepth, [5, 10, 15]) \
    .addGrid(rf.minInstancesPerNode, [1, 5, 10]) \
    .build()

# 定义交叉验证器
cv = CrossValidator(estimator=rf, estimatorParamMaps=paramGrid, evaluator=RegressionEvaluator(), numFolds=5)

# 训练模型
cvModel = cv.fit(train)

# 使用测试集来评估模型性能
predictions = cvModel.transform(test)
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print(f"Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = {rmse}")

在上面的例子中，我们使用了三个参数：树的数量、最大深度和最小分裂样本数。ParamGridBuilder用于定义参数网格，包含不同的参数组合。CrossValidator用于进行交叉验证，包括训练模型和评估模型性能。最后，我们使用测试集来评估模型性能，并输出RMSE的值。