sparkmllib实战例子

非常感谢您的提问。以下是一个使用 Spark MLlib 的实战例子：

假设我们有一个数据集，其中包含一些房屋的信息，如面积、卧室数量、浴室数量等。我们想要使用这些信息来预测房屋的价格。我们可以使用 Spark MLlib 中的线性回归模型来完成这个任务。

以下是一个简单的代码示例：

from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 加载数据集
data = spark.read.csv("path/to/dataset.csv", header=True, inferSchema=True)

# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=["area", "bedrooms", "bathrooms"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# 拆分数据集为训练集和测试集
train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2])

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="price")

# 训练模型
model = lr.fit(train_data)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.transform(test_data)

# 计算模型的均方误差
mse = predictions.selectExpr("avg(pow(price - prediction, 2))").collect()[0][0]
print("Mean Squared Error = ", mse)

这个例子中，我们首先加载了数据集，然后使用 VectorAssembler 将特征组合成一个特征向量。接着，我们将数据集拆分为训练集和测试集，并创建了一个线性回归模型。我们使用训练集来训练模型，然后在测试集上进行预测，并计算模型的均方误差。

希望这个例子能够帮助您更好地理解如何使用 Spark MLlib 进行机器学习任务。