pyspark实现简单SVM代码及数据集
时间: 2023-11-23 14:07:15 浏览: 57
以下是一个使用pyspark实现简单SVM的代码示例:
```python
from pyspark.ml.classification import LinearSVC
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql.functions import col
# 加载数据集
data = spark.read.csv('path/to/dataset.csv', header=True, inferSchema=True)
# 将特征列组合成一个向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=[col for col in data.columns if col != 'label'], outputCol='features')
data = assembler.transform(data)
# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=1234)
# 定义SVM分类器
svm = LinearSVC(maxIter=10, regParam=0.1)
# 训练模型
model = svm.fit(train_data)
# 在测试集上进行预测
predictions = model.transform(test_data)
# 输出预测结果
predictions.select(['label', 'prediction']).show()
```
在上述代码中,我们使用了pyspark中的`LinearSVC`类作为SVM分类器,并使用`VectorAssembler`将所有特征列组合成一个向量。我们还使用了`randomSplit`方法将数据集划分为训练集和测试集,并使用`fit`方法来训练模型。最后,我们在测试集上进行了预测并输出了预测结果。
你可以使用任何适合你的数据集来替换上述代码中的路径和列名。
这里提供一个简单的数据集作为示例:
|feature_1|feature_2|label|
|---------|---------|-----|
| 0.1 | 0.2 | 0 |
| 0.4 | 0.5 | 1 |
| 0.7 | 0.8 | 1 |
| 0.3 | 0.9 | 0 |
| 0.6 | 0.1 | 1 |
| 0.2 | 0.7 | 0 |
| 0.9 | 0.6 | 1 |
| 0.5 | 0.3 | 1 |
将上述数据保存为CSV文件,并将路径替换为你的文件路径。