残差分析图pyspark

残差分析图在Spark环境下通常是通过统计学习库如MLlib或PySpark的DataFrame API来完成的。在Pyspark中，当我们使用线性回归等预测模型训练数据后，会对模型的预测结果与实际观测值之间的差异进行分析，这些差异就是残差。

残差分析图通常用于检查模型拟合的效果，比如查看残差是否随机分布、是否存在系统偏差、是否有异常值或者多重共线性等问题。Pyspark MLlib中的`LinearRegressionModel`或更高级别的`Pipeline`可以帮助我们计算预测并获取残差。首先，你需要对数据进行预处理，然后建立模型并做出预测：

from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.sql.functions import col

# 加载数据
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("your_data.csv")

# 定义特征列和目标变量
features = [col("feature1"), col("feature2"), ...]
label = "target"

# 创建特征向量和标签
vectorAssembler = VectorAssembler(inputCols=features, outputCol="features")
df_transformed = vectorAssembler.transform(data).select("features", label)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = df_transformed.randomSplit([0.7, 0.3])

# 训练模型
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol=label)
model = lr.fit(train_data)

# 预测并计算残差
predictions = model.transform(test_data)
residuals = predictions.selectExpr("prediction - `label` as residual")

# 绘制残差分析图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(residuals.select("prediction").collect(), residuals.select("residual").collect())
plt.xlabel("Predictions")
plt.ylabel("Residuals")
plt.title("Residual Plot")

完成以上步骤后，你就得到了残差分析图，可以直观地评估模型的性能。