spark机器学习库对休斯顿房价数据建立机器学习模型并实现预测

好的，下面是基于Spark机器学习库对休斯顿房价数据建立机器学习模型并实现预测的步骤：

1. 准备数据：从Kaggle网站上下载休斯顿房价数据集（https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction）并解压。将数据集拷贝到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

2. 创建SparkSession：使用Python编写Spark应用程序，并创建SparkSession对象。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("HoustonHousePricePrediction").getOrCreate()

3. 加载数据：使用Spark SQL从HDFS中加载休斯顿房价数据集。

df = spark.read.csv("/path/to/house_prices_data.csv", header=True, inferSchema=True)

4. 数据清洗：对数据集进行数据清洗和预处理，包括去除缺失值和重复数据等。

df = df.dropna() # 去除缺失值
df = df.dropDuplicates() # 去除重复数据

5. 特征工程：对数据集进行特征工程，包括特征选择、特征提取、特征变换等。

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

feature_cols = ["bedrooms", "bathrooms", "sqft_living", "sqft_lot", "floors", "waterfront", "view", "condition", "grade", "sqft_above", "sqft_basement", "yr_built", "yr_renovated", "zipcode", "lat", "long", "sqft_living15", "sqft_lot15"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df = assembler.transform(df)

6. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。

train_data, test_data = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

7. 建立模型：使用Spark MLlib建立机器学习模型，此处我们选择使用随机森林算法。

from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor

rf = RandomForestRegressor(featuresCol="features", labelCol="price")
model = rf.fit(train_data)

8. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。

from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

evaluator = RegressionEvaluator(predictionCol="prediction", labelCol="price", metricName="rmse")
predictions = model.transform(test_data)
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse)

9. 模型应用：使用模型对新的房屋数据进行预测。

new_data = spark.createDataFrame([(3, 2, 2000, 5000, 2, 0, 0, 4, 9, 1500, 500, 1990, 0, 98052, 47.62, -122.1, 2000, 5000)], ["bedrooms", "bathrooms", "sqft_living", "sqft_lot", "floors", "waterfront", "view", "condition", "grade", "sqft_above", "sqft_basement", "yr_built", "yr_renovated", "zipcode", "lat", "long", "sqft_living15", "sqft_lot15"])
new_data = assembler.transform(new_data)
predictions = model.transform(new_data)
print("Predicted price of new house = %g" % predictions.collect()[0]["prediction"])

以上就是基于Spark机器学习库对休斯顿房价数据建立机器学习模型并实现预测的步骤。