scala 用混交矩阵测试向量机模型

好的，首先需要导入需要的库：

import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.classification.{LinearSVC, SVMModel}
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vectors, Vector}
import org.apache.spark.ml.feature.{StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.tuning.{CrossValidator, ParamGridBuilder}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

然后，我们可以使用以下代码加载数据：

val spark = SparkSession.builder
    .appName("SVMExample")
    .getOrCreate()

val dataPath = "path/to/data"
val rawDF = spark.read.option("inferSchema", "true").csv(dataPath)

val labelIndexer = new StringIndexer()
    .setInputCol("_c4")
    .setOutputCol("label")
    .fit(rawDF)

val assembler = new VectorAssembler()
    .setInputCols(Array("_c1", "_c2", "_c3"))
    .setOutputCol("features")

val data = assembler.transform(labelIndexer.transform(rawDF))
    .withColumn("label", col("label").cast("Double"))
    .select("features", "label")

这里我们使用了一个简单的数据集，其中有三个特征和一个标签列。然后，我们需要将数据拆分为训练集和测试集：

val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

接下来，我们可以使用以下代码来训练SVM模型：

val svm = new LinearSVC()
    .setMaxIter(10)
    .setRegParam(0.1)

val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
    .setLabelCol("label")
    .setPredictionCol("prediction")
    .setMetricName("accuracy")

val paramGrid = new ParamGridBuilder()
    .addGrid(svm.regParam, Array(0.1, 0.01))
    .addGrid(svm.maxIter, Array(5, 10))
    .build()

val cv = new CrossValidator()
    .setEstimator(svm)
    .setEvaluator(evaluator)
    .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
    .setNumFolds(5)

val model = cv.fit(trainingData)

我们使用交叉验证来选择最佳的超参数组合，以获得最佳性能。

最后，我们可以使用以下代码在测试集上进行评估和预测：

val predictions = model.transform(testData)

val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Test set accuracy = $accuracy")

predictions.show()

这里我们使用了MulticlassClassificationEvaluator来评估模型的准确性，并使用transform方法在测试集上进行预测。输出中将显示预测结果和真实标签。