如何利用 Spark ML 对农产品数据进行分析预测,请给出python代码

下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Spark ML库对农产品数据进行分析和预测。假设我们有一些关于农产品产量的数据，我们想要使用Spark ML库来构建一个线性回归模型来预测未来的产量。

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('CropPrediction').getOrCreate()

# 读取CSV文件并将其转换为DataFrame
df = spark.read.csv('crop_data.csv', header=True, inferSchema=True)

# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=['temperature', 'humidity', 'rainfall'], outputCol='features')
df = assembler.transform(df)

# 将数据集分成训练集和测试集
train_data, test_data = df.randomSplit([0.7, 0.3])

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol='features', labelCol='yield')

# 训练模型
model = lr.fit(train_data)

# 在测试数据上进行预测
predictions = model.transform(test_data)

# 显示预测结果
predictions.select('yield', 'prediction').show()

# 评估模型
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol='yield', predictionCol='prediction', metricName='rmse')
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print('Root Mean Squared Error (RMSE):', rmse)

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个示例中，我们首先读取CSV文件并将其转换为Spark DataFrame。接下来，我们使用VectorAssembler创建特征向量，并将数据集拆分为训练集和测试集。然后，我们使用LinearRegression算法训练线性回归模型，并在测试数据上进行预测。最后，我们使用RegressionEvaluator评估模型的性能。