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

时间: 2023-12-22 11:05:53 浏览: 38
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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。 ```python 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。

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