使用idea中spark中基于txt数据集，利用MLlib进行二项逻辑斯蒂回归分类。举例说明

好的，以下是一个基于Spark MLlib的二项逻辑斯蒂回归分类的示例代码：

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Logistic Regression Example")
  .config("spark.master", "local")
  .getOrCreate()

// 读取txt文件，并转换为DataFrame
val data = spark.read.textFile("path/to/your/data.txt")
  .map(line => line.split("\t"))
  .map(parts => (parts(0), parts(1).toDouble))
  .toDF("text", "label")

// 将文本数据转换为词频向量
val tokenizer = new Tokenizer()
  .setInputCol("text")
  .setOutputCol("words")
val hashingTF = new HashingTF()
  .setInputCol(tokenizer.getOutputCol)
  .setOutputCol("features")
val wordsData = tokenizer.transform(data)
val featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)

// 划分数据集为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = featurizedData.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 12345)

// 创建逻辑斯蒂回归模型
val lr = new LogisticRegression()

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

// 预测测试数据集的标签
val predictions = model.transform(testData)

// 计算模型的二元分类指标
val evaluator = new BinaryClassificationEvaluator()
val areaUnderROC = evaluator.evaluate(predictions)

// 输出二元分类指标
println(s"Area under ROC = $areaUnderROC")

// 停止SparkSession
spark.stop()

以上代码演示了如何读取txt文件，并将其转换为DataFrame，然后使用MLlib中的HashingTF和LogisticRegression来进行文本分类。在这个示例中，我们使用了一个简单的词频表示法，并且将数据集划分为训练集和测试集。最后，我们计算了模型的二元分类指标，并输出了结果。