spark将tf-idf权重作为特征进行线性回归的代码，数据集内除了tf-idf权重，还有其他多个特征

以下是使用Spark进行线性回归的代码，其中包括了tf-idf权重和其他多个特征：

import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("LinearRegressionExample").getOrCreate()

// 加载数据集
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_linear_regression_data.txt")

// 计算tf-idf权重
val hashingTF = new HashingTF().setInputCol("features").setOutputCol("tf")
val tf = hashingTF.transform(data)
val idf = new IDF().setInputCol("tf").setOutputCol("tfidf")
val tfidf = idf.fit(tf).transform(tf)

// 合并多个特征为一个向量
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("tfidf", "feature1", "feature2", "feature3"))
  .setOutputCol("features")

val output = assembler.transform(data)

// 划分数据集为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = output.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

// 创建线性回归模型
val lr = new LinearRegression()
  .setLabelCol("label")
  .setFeaturesCol("features")
  .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)

// 输出结果
predictions.show()

其中，`data`是一个含有多个特征和标签的数据集，`HashingTF`和`IDF`用于计算tf-idf权重，`VectorAssembler`用于合并多个特征为一个向量，`LinearRegression`用于创建线性回归模型。最后，使用`fit`方法训练模型，并使用`transform`方法进行预测，输出预测结果。