随机森林模型 scala代码 roc曲线 混淆矩阵

好的，以下是使用Scala实现随机森林模型的代码示例：

import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier
import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object RandomForestModel {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("RandomForestModel")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取数据
    val data = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("path/to/data.csv")

    // 特征工程
    val labelIndexer = new StringIndexer().setInputCol("label").setOutputCol("indexedLabel").fit(data)
    val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("feature1", "feature2", "feature3")).setOutputCol("features")

    // 划分数据集
    val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

    // 定义随机森林模型
    val rf = new RandomForestClassifier()
      .setLabelCol("indexedLabel")
      .setFeaturesCol("features")
      .setNumTrees(10)

    // 将预测结果转换为原始标签
    val labelConverter = new IndexToString().setInputCol("prediction").setOutputCol("predictedLabel").setLabels(labelIndexer.labels)

    // 构建Pipeline
    val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(labelIndexer, assembler, rf, labelConverter))

    // 训练模型
    val model = pipeline.fit(trainingData)

    // 预测
    val predictions = model.transform(testData)

    // 评估模型
    val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("indexedLabel").setPredictionCol("prediction").setMetricName("accuracy")
    val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
    println(s"Test Error = ${(1.0 - accuracy)}")

    // 输出ROC曲线
    val roc = model.summary.roc
    roc.show()

    // 输出混淆矩阵
    val confusionMatrix: DataFrame = model.summary
      .asInstanceOf[org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel.Summary]
      .confusionMatrix
    confusionMatrix.show()
  }
}

以上代码中，我们使用了Spark MLlib提供的随机森林分类器(RandomForestClassifier)来训练模型，并对测试集进行预测和评估。同时，我们还使用了评估指标中的ROC曲线和混淆矩阵来评价模型的性能，分别使用了`model.summary.roc`和`model.summary.confusionMatrix`来输出结果。