scala 决策树 淘宝回头客 混交矩阵 roc曲线 代码

以下是使用Scala实现决策树算法、混淆矩阵和ROC曲线的代码，用于预测淘宝回头客：

1. 决策树算法

import org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler

// 加载数据
val data = spark.read.format("csv").option("header", true).load("file_path")

// 将数据转换为二元分类问题
val binaryData = data.withColumn("label", when(col("回头客") === "是", 1.0).otherwise(0.0))
val featureCols = binaryData.columns.filter(_ != "回头客")

// 将特征向量转换为向量列
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(featureCols).setOutputCol("features")
val binaryDataWithFeatures = assembler.transform(binaryData)

// 拆分数据集为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = binaryDataWithFeatures.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L)

// 训练决策树模型
val model = new DecisionTreeClassifier().setLabelCol("label").setFeaturesCol("features").fit(trainingData)

// 测试模型
val predictions = model.transform(testData)

// 输出预测结果
predictions.show()

2. 混淆矩阵

import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics

// 将预测结果转换为RDD
val predictionAndLabels = predictions.select("prediction", "label")
  .rdd.map(row => (row.getDouble(0), row.getDouble(1)))

// 计算混淆矩阵
val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels)
val confusionMatrix = metrics.confusionMatrix

// 输出混淆矩阵
println(s"Confusion matrix:\n$confusionMatrix")

3. ROC曲线

import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics

// 计算预测得分
val scoreAndLabels = predictions.select("probability", "label")
  .rdd.map(row => (row.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.Vector](0)(1), row.getDouble(1)))

// 计算ROC曲线
val metrics = new BinaryClassificationMetrics(scoreAndLabels)
val roc = metrics.roc

// 输出ROC曲线
println(s"ROC curve:\n$roc")

请注意，这些代码是为了演示用途而编写的，并且可能需要根据您的数据和任务进行修改和优化。