我使用的是sparkML的stringindexer
时间: 2024-03-16 20:41:55 浏览: 21
如果你正在使用的是 Spark ML 的 StringIndexer,那么它的输入列是通过 setInputCol() 方法来设置的,而不是 setInputCols() 方法。例如:
```
stringIndexer = StringIndexer() \
.setInputCol("input_column_name") \
.setOutputCol("output_column_name")
```
请注意,"input_column_name" 应该替换为你实际使用的输入列名称。如果你仍然遇到问题,请提供更多的信息,我会尽力帮助你。
相关问题
spark ML做智能菜品推荐代码
好的,以下是使用Spark ML中的分类算法实现智能菜品推荐的代码示例:
```python
# 导入必要的库
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer, OneHotEncoder
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
# 读取数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data/cuisine.csv")
# 数据预处理,将类别特征转换成数值特征
cuisineIndexer = StringIndexer(inputCol="cuisine", outputCol="label")
encoder = OneHotEncoder(inputCol="cuisineIndex", outputCol="cuisineVec")
assembler = VectorAssembler(inputCols=["cuisineVec", "ingredients"], outputCol="features")
# 划分训练集和测试集
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])
# 使用随机森林算法训练模型
rf = RandomForestClassifier(labelCol="label", featuresCol="features", numTrees=10)
pipeline = Pipeline(stages=[cuisineIndexer, encoder, assembler, rf])
model = pipeline.fit(trainingData)
# 预测测试集中的菜品类别
predictions = model.transform(testData)
# 评估模型
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction",
metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("Test Error = %g" % (1.0 - accuracy))
# 定义udf函数,将类别特征转换成数值特征
cuisineIndex = StringIndexer(inputCol="cuisine", outputCol="cuisineIndex").fit(data)
encoder = OneHotEncoder(inputCol="cuisineIndex", outputCol="cuisineVec")
def cuisine_to_vec(cuisine):
return float(cuisineIndex.transform([(cuisine,)])[0][0])
cuisine_to_vec_udf = udf(cuisine_to_vec, DoubleType())
# 输入用户喜好的菜品类别和食材列表,输出推荐菜品的类别和食材列表
def recommend_cuisine(cuisine, ingredients):
df = spark.createDataFrame([(cuisine, ingredients)], ["cuisine", "ingredients"])
df = df.withColumn("cuisineIndex", cuisine_to_vec_udf(col("cuisine")))
df = encoder.transform(df)
df = assembler.transform(df)
predictions = model.transform(df).select("prediction").collect()
return cuisineIndex.labels[int(predictions[0][0])]
# 示例调用
recommend_cuisine("italian", ["tomato", "pasta", "olive oil"])
```
以上代码是基于Spark ML中的随机森林算法实现的智能菜品推荐,您可以根据自己的需求修改数据集和参数,以及调整模型的算法和参数。
用Spark ML机器学习为餐饮平台菜品智能推荐。
好的,为餐饮平台菜品智能推荐,我们可以使用Spark ML机器学习库中的推荐算法。其中最常用的推荐算法是协同过滤算法。
协同过滤算法通过分析用户对菜品的评分来推荐相似的菜品给用户。在Spark ML中,有两种协同过滤算法可供选择:基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。基于用户的协同过滤算法比较适合用户量较少的情况,而基于物品的协同过滤算法则比较适合菜品量较少的情况。
以下是一个简单的代码示例,展示如何使用Spark ML中的协同过滤算法为餐饮平台的菜品智能推荐:
```python
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.sql.functions import col
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName('recommendation').getOrCreate()
# 读取预处理好的数据
processed_df = ...
# 将用户ID和菜品ID转换为整数类型
user_id_indexer = StringIndexer(inputCol='user_id', outputCol='user_id_index').fit(processed_df)
processed_df = user_id_indexer.transform(processed_df)
meal_id_indexer = StringIndexer(inputCol='meal_id', outputCol='meal_id_index').fit(processed_df)
processed_df = meal_id_indexer.transform(processed_df)
# 划分训练集和测试集
(training_data, test_data) = processed_df.randomSplit([0.8, 0.2])
# 构建ALS模型
als = ALS(maxIter=10, regParam=0.01, userCol='user_id_index', itemCol='meal_id_index', ratingCol='rating', coldStartStrategy='drop')
model = als.fit(training_data)
# 为每个用户推荐10道菜品
user_recs = model.recommendForAllUsers(10)
# 将推荐结果转换为Spark DataFrame
user_recs_df = user_recs.select(col('user_id_index').alias('user_id'), col('recommendations.meal_id_index').alias('recommended_meals'))
# 将菜品ID转换为菜品名称
meal_id_converter = IndexToString(inputCol='meal_id_index', outputCol='meal_name', labels=meal_id_indexer.labels)
recommended_meals_df = user_recs_df.select(col('user_id'), explode(col('recommended_meals')).alias('meal_id_index'))
recommended_meals_df = meal_id_converter.transform(recommended_meals_df)
# 关闭SparkSession对象
spark.stop()
```
这段代码会使用ALS算法为每个用户推荐10道菜品,并将结果转换为Spark DataFrame。最后,我们可以将菜品ID转换为菜品名称,以便用户能够更好地理解推荐结果。
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