r语言中spark dplyr怎么用自己的数据做逻辑回归

如果你想使用 R 语言中的 Sparklyr 包进行逻辑回归分析，你可以按照以下步骤：

1. 安装 Sparklyr 包和 Spark：

install.packages("sparklyr")
library(sparklyr)
spark_install(version = "3.2.0")

2. 连接 Spark：

sc <- spark_connect(master = "local")

3. 加载数据到 Spark：

data_tbl <- copy_to(sc, your_data_frame, "data_tbl_name")

其中，`your_data_frame` 是你的数据框名称，`data_tbl_name` 是你在 Spark 中为数据表命名的名称。

4. 使用 Spark Dplyr 进行数据清洗和变换：

data_tbl %>% 
  filter(!is.na(your_target_variable)) %>%
  mutate(your_target_variable = as.integer(your_target_variable)) %>%
  select(your_target_variable, your_feature_variables) %>%
  sdf_partition(training = 0.7, test = 0.3, seed = 123)

其中，`your_target_variable` 是你的目标变量名称，`your_feature_variables` 是你的特征变量名称。

5. 进行逻辑回归分析：

model <- ml_logistic_regression(training, your_target_variable ~., max_iter = 1000)
summary(model)

其中，`training` 是你的训练数据集，`your_target_variable` 是你的目标变量名称。

这是一个简单的例子，你可以根据你的具体情况进行调整。注意，Spark Dplyr 可以处理大型数据集，但在使用过程中需要考虑到计算资源的使用和管理。