随机森林 RDD-based API scala代码输出预测结果
时间: 2023-07-13 11:13:18 浏览: 91
好的,如果你使用的是 Spark MLlib 中的随机森林算法,可以按照以下步骤来输出预测结果:
1. 加载训练好的模型
```scala
import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel
val model = RandomForestClassificationModel.load("<path_to_model>")
```
2. 加载测试数据,将其转换为 DataFrame,并进行特征向量化
```scala
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
val test = spark.read.format("csv").option("header", true).load("<path_to_test_data>")
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("<feature_col_1>", "<feature_col_2>", ...)).setOutputCol("features")
val testDF = assembler.transform(test).select("<label_col>", "features")
```
3. 进行预测并输出结果
```scala
val predictions = model.transform(testDF)
predictions.select("<label_col>", "prediction").show()
```
其中,`<path_to_model>` 为保存的模型路径,`<path_to_test_data>` 为测试数据的路径,`<feature_col_1>`、`<feature_col_2>` 等为特征列的名称,`<label_col>` 为标签列的名称。
希望这个回答能够帮到你!