import spark.implicits._ // 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFram val dataPre = file.select("lowprice", "minprice", "topprice") .map(row => (row.getAs[String](0).toDouble, row.getAs[String](1).toDouble, row.getAs[String](2).toDouble)) val data: DataFrame = dataPre.toDF("lowprice", "minprice", "topprice") data.show() // VectorAssembler 是一个转换器 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("lowprice", "minprice", "topprice")) .setOutputCol("features") val dataset = assembler.transform(data) dataset.show() //拆分成训练集和测试集 val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.9,0.1),1234L) // 设置线性回归参数 val lr1 = new LinearRegression() .setLabelCol("lowprice") .setFeaturesCol("features") .setFitIntercept(true) // 是否有w0截距 // 设置正则化参数 val lr2 = lr1.setMaxIter(30) // 最大迭代次数 .setRegParam(0.3) .setElasticNetParam(0.8) val regression = lr2 val model = regression.fit(train) val result = model.transform(test) result.show()
时间: 2024-03-26 20:37:39 浏览: 16
这部分代码对 DataFrame 进行了一些筛选和处理,并使用 VectorAssembler 转换器将数据转换为特征向量。然后,它将数据集拆分成训练集和测试集,并使用 LinearRegression 类设置线性回归参数。接着,它使用正则化参数来进行模型训练,最终得到训练好的模型。最后,使用模型对测试集进行预测,并将预测结果打印出来。
相关问题
import spark.implicits._ // 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFram val dataPre = file.select("lowprice", "minprice", "topprice") .map(row => (row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble)) val data: DataFrame = dataPre.toDF("lowprice", "minprice", "topprice") data.show() // VectorAssembler 是一个转换器 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("lowprice", "minprice", "topprice")) .setOutputCol("features") val dataset = assembler.transform(data) dataset.show() //拆分成训练集和测试集 val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.9,0.1),1234L)
这段代码中使用了 Spark 的 DataFrame API,对一个名为 "file" 的 DataFrame 进行了数据处理和转换。首先,使用 select 函数选取了 "lowprice"、"minprice"、"topprice" 这三列数据,然后使用 map 函数将每一行数据转换为一个元组 (Tuple3),元组的三个元素都是将原始数据转换成 double 类型后的结果。接着,使用 toDF 函数将转换后的数据重新生成一个 DataFrame,列名分别为 "lowprice"、"minprice"、"topprice"。最后,使用 VectorAssembler 将 DataFrame 转换为一个包含特征向量的 DataFrame,其中三个特征分别为 "lowprice"、"minprice"、"topprice",特征向量的列名为 "features"。最后,使用 randomSplit 函数将数据集拆分成训练集和测试集,比例为 9:1。
import spark.implicits._中的spark报错
如果你在使用 `import spark.implicits._` 时遇到了 Spark 报错,可能是因为你没有正确地初始化 SparkSession 对象。请确保你在代码中正确地创建了 SparkSession 对象,例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MyApp")
.config("spark.master", "local")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
```
请确保 `appName` 和 `master` 参数与你的 Spark 环境相匹配。如果你正在使用的是远程 Spark 集群,则需要将 `master` 参数设置为相应的 URL。
相关推荐
![pth](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![apk](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)