sparkmllib逻辑回归算法

Spark MLlib中的逻辑回归算法是一种有监督的分类算法，它可以用于二元分类和多元分类。下面是一个简单的演示例子：

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("LogisticRegressionExample").getOrCreate()

# 加载数据
data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

# 将特征向量组装成一个向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns[1:-1], outputCol="features")
data = assembler.transform(data).select("features", "label")

# 将数据集分为训练集和测试集
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=1234)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)

# 训练模型
model = lr.fit(trainingData)

# 预测测试集
predictions = model.transform(testData)

# 评估模型
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("Test Error = %g" % (1.0 - accuracy))

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个例子中，我们首先使用`VectorAssembler`将特征向量组装成一个向量，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，我们创建一个逻辑回归模型，并使用训练集训练模型。最后，我们使用测试集对模型进行评估，并输出测试误差。