final LinearRegressionModel model = LinearRegressionWithSGD.train(JavaRDD.toRDD(parsedData), numIterations);
时间: 2024-03-31 07:33:35 浏览: 19
这段代码使用 Spark 的 LinearRegressionWithSGD 模型对 parsedData 进行训练,得到一个线性回归模型。具体实现是调用 LinearRegressionWithSGD 的 train 函数,将 parsedData 对象转换为 RDD,作为 train 函数的输入数据。numIterations 参数表示训练的迭代次数。最终,train 函数返回一个 LinearRegressionModel 对象 model,表示训练得到的线性回归模型。注意,这段代码使用了 final 关键字对 model 变量进行了声明,表示该变量是不可变的。
相关问题
val model=LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations, stepSize)报错
这个错误可能由多种原因引起,以下是一些可能的解决方法:
1. 检查您的数据是否正确解析。您可以使用print(parsedData)命令查看数据格式是否正确。
2. 检查您是否已经正确导入LinearRegressionWithSGD。确保您已经在您的代码中包括了以下导入语句:import org.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionWithSGD
3. 检查您的输入参数是否正确。确保您已经正确设置numIterations和stepSize参数。numIterations是迭代次数,stepSize是梯度下降步长。
4. 检查您的环境是否正确设置。确保您已经正确配置了Spark和相关依赖项。
如果以上方法没有解决您的问题,可以提供更详细的错误信息以便我更好地帮助您解决问题。
JavaRDD<LabeledPoint> parsedData = data.filter( //过滤一下,不读取空行 new Function<String, Boolean>(){ public Boolean call(String line){ if(line.length() > 0) return true; return false; } } ).map(//用map对每一行数据操作一下 new Function<String, LabeledPoint>() { public LabeledPoint call(String line) { return new LabeledPoint(Double.parseDouble(line.split(",")[0]), Vectors.dense(1, 3)); } } ); parsedData.cache(); //迭代次数 int numIterations = 50;
这段代码是使用 Spark 的 Java API 对数据进行处理,具体如下:
首先,定义一个 JavaRDD 对象 parsedData,该对象是对 data 进行过滤和转换后得到的结果。使用 filter 函数对 data 进行过滤,去掉长度为 0 的空行,使用 map 函数对每一行数据进行转换。在 map 函数中,使用 split 函数将每一行数据按逗号分隔,得到一个字符串数组。然后,使用 Double.parseDouble 函数将字符串数组的第一个元素转换为 double 类型,并使用 Vectors.dense 函数构造一个二维向量,向量的第一个元素为 1,第二个元素为 3。最后,将转换后的结果封装为一个 LabeledPoint 对象。
接着,使用 cache 函数将 parsedData 对象缓存,提高后续操作的效率。
最后,定义一个整数变量 numIterations,表示迭代次数为 50。