Spark入门必学:预测泰坦尼克号上的生还情况
时间: 2024-04-27 08:25:33 浏览: 30
好的,我知道了。针对这个问题,我可以给您提供以下的步骤:
1. 数据探索和清洗:使用 Pandas 库加载数据集,并进行一些基本的数据探索和清洗,例如查看缺失值、异常值等。
2. 特征工程:对数据集进行特征工程,例如将类别型特征进行编码、创建新的特征等。
3. 模型选择和训练:选择一个合适的机器学习模型(例如逻辑回归、随机森林等),并使用训练数据集进行训练。
4. 模型评估和优化:使用测试数据集对已训练好的模型进行评估,并对其进行优化(例如调整超参数等)。
5. 预测:使用已训练好的模型对新的数据进行预测。
在完成以上步骤后,您就可以使用预测模型对泰坦尼克号上的生还情况进行预测了。
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Spark入门必学:预测泰坦尼克号上的生还情况代码
好的,以下是预测泰坦尼克号上的生还情况的Spark代码示例:
```python
# 导入Spark相关的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Titanic Prediction").getOrCreate()
# 读取数据集
data = spark.read.csv("titanic.csv", header=True, inferSchema=True)
# 删除无用特征
data = data.drop("PassengerId", "Name", "Ticket", "Cabin")
# 将字符串类型的特征转换为数值类型
genderIndexer = StringIndexer(inputCol="Sex", outputCol="GenderIndex")
embarkedIndexer = StringIndexer(inputCol="Embarked", outputCol="EmbarkedIndex")
data = genderIndexer.fit(data).transform(data)
data = embarkedIndexer.fit(data).transform(data)
# 处理缺失值
data = data.fillna(0)
# 特征工程
assembler = VectorAssembler(inputCols=["Pclass", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "GenderIndex", "EmbarkedIndex"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data)
# 划分训练集和测试集
train, test = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=42)
# 构建决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="Survived", featuresCol="features")
dtParamGrid = ParamGridBuilder().addGrid(dt.maxDepth, [3, 5, 7]).build()
dtCrossValidator = CrossValidator(estimator=dt, estimatorParamMaps=dtParamGrid, evaluator=BinaryClassificationEvaluator(), numFolds=5)
dtModel = dtCrossValidator.fit(train)
# 构建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(labelCol="Survived", featuresCol="features")
rfParamGrid = ParamGridBuilder().addGrid(rf.numTrees, [10, 20, 50]).addGrid(rf.maxDepth, [3, 5, 7]).build()
rfCrossValidator = CrossValidator(estimator=rf, estimatorParamMaps=rfParamGrid, evaluator=BinaryClassificationEvaluator(), numFolds=5)
rfModel = rfCrossValidator.fit(train)
# 评估模型
dtPredictions = dtModel.transform(test)
rfPredictions = rfModel.transform(test)
dtAUC = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="Survived", rawPredictionCol="rawPrediction", metricName="areaUnderROC").evaluate(dtPredictions)
rfAUC = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="Survived", rawPredictionCol="rawPrediction", metricName="areaUnderROC").evaluate(rfPredictions)
# 输出模型性能
print("Decision Tree AUC: " + str(dtAUC))
print("Random Forest AUC: " + str(rfAUC))
```
这个代码示例包括了数据读取、数据清洗、特征工程、模型构建和模型评估等多个步骤。其中,我们使用了决策树和随机森林两种分类算法来预测泰坦尼克号上的生还情况,并使用交叉验证和网格搜索来优化模型性能。最后,我们输出了两个模型的AUC值作为模型性能的指标。
Spark入门必学:预测泰坦尼克号上的生还情况代码(scala语言)
好的,以下是预测泰坦尼克号上的生还情况的Spark Scala代码示例:
```scala
// 导入Spark相关的库
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml.feature.{StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier}
import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, CrossValidator}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("Titanic Prediction").getOrCreate()
// 读取数据集
val data = spark.read.csv("titanic.csv", header=true, inferSchema=true)
// 删除无用特征
val cols = Array("PassengerId", "Name", "Ticket", "Cabin")
val data = data.drop(cols:_*)
// 将字符串类型的特征转换为数值类型
val genderIndexer = new StringIndexer().setInputCol("Sex").setOutputCol("GenderIndex")
val embarkedIndexer = new StringIndexer().setInputCol("Embarked").setOutputCol("EmbarkedIndex")
val data = genderIndexer.fit(data).transform(data)
val data = embarkedIndexer.fit(data).transform(data)
// 处理缺失值
val data = data.na.fill(0)
// 特征工程
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("Pclass", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare", "GenderIndex", "EmbarkedIndex")).setOutputCol("features")
val data = assembler.transform(data)
// 划分训练集和测试集
val Array(train, test) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed=42)
// 构建决策树模型
val dt = new DecisionTreeClassifier().setLabelCol("Survived").setFeaturesCol("features")
val dtParamGrid = new ParamGridBuilder().addGrid(dt.maxDepth, Array(3, 5, 7)).build()
val dtCrossValidator = new CrossValidator().setEstimator(dt).setEstimatorParamMaps(dtParamGrid).setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator().setLabelCol("Survived").setRawPredictionCol("rawPrediction").setMetricName("areaUnderROC")).setNumFolds(5)
val dtModel = dtCrossValidator.fit(train)
// 构建随机森林模型
val rf = new RandomForestClassifier().setLabelCol("Survived").setFeaturesCol("features")
val rfParamGrid = new ParamGridBuilder().addGrid(rf.numTrees, Array(10, 20, 50)).addGrid(rf.maxDepth, Array(3, 5, 7)).build()
val rfCrossValidator = new CrossValidator().setEstimator(rf).setEstimatorParamMaps(rfParamGrid).setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator().setLabelCol("Survived").setRawPredictionCol("rawPrediction").setMetricName("areaUnderROC")).setNumFolds(5)
val rfModel = rfCrossValidator.fit(train)
// 评估模型
val dtPredictions = dtModel.transform(test)
val rfPredictions = rfModel.transform(test)
val dtAUC = new BinaryClassificationEvaluator().setLabelCol("Survived").setRawPredictionCol("rawPrediction").setMetricName("areaUnderROC").evaluate(dtPredictions)
val rfAUC = new BinaryClassificationEvaluator().setLabelCol("Survived").setRawPredictionCol("rawPrediction").setMetricName("areaUnderROC").evaluate(rfPredictions)
// 输出模型性能
println("Decision Tree AUC: " + dtAUC)
println("Random Forest AUC: " + rfAUC)
```
这个代码示例与之前的Python版本代码相似,包括了数据读取、数据清洗、特征工程、模型构建和模型评估等多个步骤。其中,我们使用了决策树和随机森林两种分类算法来预测泰坦尼克号上的生还情况,并使用交叉验证和网格搜索来优化模型性能。最后,我们输出了两个模型的AUC值作为模型性能的指标。