请写出机器学习对csv文档数据分类的Scala命令

以下是一个简单的使用Scala和Spark进行CSV数据分类的例子：

import org.apache.spark.ml.feature.{StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Classification")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 读取CSV文件并创建DataFrame
val data = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .csv("path/to/your/file.csv")

// 定义要使用的特征列和标签列
val featureCols = Array("feature1", "feature2", "feature3")
val labelCol = "label"

// 对标签列进行编码
val labelIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol(labelCol)
  .setOutputCol("indexedLabel")
  .fit(data)

// 将特征列组合成一个向量列
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(featureCols)
  .setOutputCol("features")

// 划分训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

// 实例化随机森林分类器
val rf = new RandomForestClassifier()
  .setLabelCol("indexedLabel")
  .setFeaturesCol("features")
  .setNumTrees(10)

// 训练模型
val pipeline = new Pipeline()
  .setStages(Array(labelIndexer, assembler, rf))
val model = pipeline.fit(trainingData)

// 对测试集进行预测
val predictions = model.transform(testData)

// 输出预测结果
predictions.select("indexedLabel", "prediction", "features").show()

注意：这只是一个简单的例子，实际情况中需要根据具体数据和分类问题进行调整。此外，还需要导入Spark和MLlib相关的库。