使用Scala预测波士顿房价

在Scala中预测波士顿房价通常会涉及到机器学习算法，特别是线性回归、决策树或随机森林等模型，因为波士顿房价数据集是一个经典的统计学习问题，它包含了一些关于波士顿地区房屋的各种属性和对应的售价。

以下是使用Scala预测波士顿房价的一般步骤：

1. **导入库**：首先需要引入Apache Spark MLlib或其他机器学习库，如Breeze、 Smile等。

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.sql.functions._

2. **数据加载**：从CSV文件或者HDFS等存储中读取波士顿房价数据，并转换成Spark DataFrame。

val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/boston_housing.csv")

3. **数据预处理**：清洗数据（缺失值处理、异常值检测），将类别特征（如果有的话）编码成数值，以及将数据划分为训练集和测试集。

val processedData = data.selectExpr("*, rand() as _partitions".as("label", "features"))
val Array(trainingData, testData) = processedData.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

4. **创建并训练模型**：实例化`LinearRegression`模型，设置参数，然后拟合训练数据。

val lr = new LinearRegression().setLabelCol("label").setFeaturesCol("features")
val model = lr.fit(trainingData)

5. **评估模型**：使用测试数据对模型性能进行评估，比如计算R方分数（R^2）或均方误差(MSE)。

6. **预测**：最后，可以使用训练好的模型对新的输入数据进行预测。

val predictions = model.transform(testData)
predictions.show()