spark将tf-idf权重作为特征进行线性回归的代码

以下是使用Spark进行线性回归的示例代码，其中将tf-idf权重作为特征：

// 导入必要的库
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer}
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("Linear Regression with TF-IDF Features").getOrCreate()

// 读取数据集
val data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("path/to/dataset.csv")

// 将文本数据转换为词语向量
val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words")
val wordsData = tokenizer.transform(data)

// 使用HashingTF将词语向量转换为特征向量
val hashingTF = new HashingTF().setInputCol("words").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(10000)
val featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)

// 计算tf-idf权重
val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(featurizedData)
val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

// 划分训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = rescaledData.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

// 定义线性回归模型
val lr = new LinearRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.3).setElasticNetParam(0.8)

// 训练模型
val lrModel = lr.fit(trainingData)

// 测试模型
val predictions = lrModel.transform(testData)

// 打印预测结果
predictions.select("prediction", "label", "features").show()

在上述代码中，我们首先读取数据集，然后使用Tokenizer将文本数据转换为词语向量。接下来，我们使用HashingTF将词语向量转换为特征向量，并计算tf-idf权重。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并定义线性回归模型。最后，我们使用训练集训练模型，然后使用测试集进行预测并打印预测结果。