用java spark实现 保序回归，输出回归模型方程和其他必要指标结果

保序回归（isotonic regression）是一种非参数回归方法，它的目标是拟合一个单调递增的函数来拟合数据。在Java中，我们可以使用Apache Spark的ML库来实现保序回归。

以下是一个简单的示例代码，它使用Spark DataFrame和ML库来实现保序回归：

import org.apache.spark.ml.regression.IsotonicRegression;
import org.apache.spark.ml.regression.IsotonicRegressionModel;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class IsotonicRegressionExample {
  public static void main(String[] args) {
    // 创建SparkSession
    SparkSession spark = SparkSession.builder()
      .appName("IsotonicRegressionExample")
      .getOrCreate();

    // 加载数据集
    Dataset<Row> data = spark.read()
      .format("libsvm")
      .load("data/sample_isotonic_regression_libsvm_data.txt");

    // 分割数据集为训练集和测试集
    Dataset<Row>[] splits = data.randomSplit(new double[]{0.7, 0.3});
    Dataset<Row> training = splits[0];
    Dataset<Row> test = splits[1];

    // 创建保序回归模型
    IsotonicRegression ir = new IsotonicRegression();

    // 拟合训练数据
    IsotonicRegressionModel model = ir.fit(training);

    // 打印保序回归模型的系数和截距
    System.out.println("Coefficients: " + model.boundaries() + "\nIntercept: "
      + model.predictions().toArray()[0].getAs("prediction"));

    // 在测试数据上进行预测
    Dataset<Row> predictions = model.transform(test);

    // 打印预测结果
    predictions.show();

    // 停止SparkSession
    spark.stop();
  }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个SparkSession，并加载了一个样本数据集。然后，我们将数据集随机分成训练集和测试集。接下来，我们使用IsotonicRegression类创建了一个保序回归模型，并对训练数据进行拟合。最后，我们使用模型对测试数据进行预测，并打印出预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和调参过程。