java spark2.0实现随机森林

在 Java 中，可以使用 Apache Spark 的 MLlib 库来实现随机森林。下面是一个简单的示例代码：

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;
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;

// 加载数据
Dataset<Row> data = spark.read().format("libsvm").load("data/sample_libsvm_data.txt");

// 将标签转换为索引
StringIndexer labelIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("label")
  .setOutputCol("indexedLabel")
  .fit(data);

// 将特征向量组合为一个特征列
VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(new String[]{"features"})
  .setOutputCol("indexedFeatures");

// 拆分数据集为训练集和测试集
Dataset<Row>[] splits = data.randomSplit(new double[]{0.7, 0.3});
Dataset<Row> trainingData = splits[0];
Dataset<Row> testData = splits[1];

// 训练随机森林模型
RandomForestClassifier rf = new RandomForestClassifier()
  .setLabelCol("indexedLabel")
  .setFeaturesCol("indexedFeatures")
  .setNumTrees(10);

// 将索引转换为标签
IndexToString labelConverter = new IndexToString()
  .setInputCol("prediction")
  .setOutputCol("predictedLabel")
  .setLabels(labelIndexer.labels());

// 构建 Pipeline
Pipeline pipeline = new Pipeline()
  .setStages(new PipelineStage[]{labelIndexer, assembler, rf, labelConverter});

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

// 测试模型并计算精度
Dataset<Row> predictions = model.transform(testData);
MulticlassClassificationEvaluator evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
  .setLabelCol("indexedLabel")
  .setPredictionCol("prediction")
  .setMetricName("accuracy");
double accuracy = evaluator.evaluate(predictions);

System.out.println("Test Error = " + (1.0 - accuracy));

在这个例子中，我们使用 MLlib 的随机森林分类器来训练一个模型。我们首先将标签转换为索引，然后将特征向量组合为一个特征列。我们使用随机森林分类器训练模型，然后将索引转换为标签。最后，我们使用测试数据测试模型，并计算精度。