java spark2实现逻辑回归

在Java中使用Spark2实现逻辑回归，可以按照以下步骤进行：

1. 导入相关的依赖包

首先需要在项目中导入以下依赖包：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.4.4</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.4.4</version>
</dependency>

2. 加载数据集

使用SparkSession对象加载数据集，并将其转换为DataFrame：

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("LogisticRegression").master("local").getOrCreate();
Dataset<Row> data = spark.read().format("libsvm").load("path/to/data/file");

其中，数据集的格式为libsvm，每一行数据的格式为“label index1:value1 index2:value2 ...”。

3. 划分训练集和测试集

使用randomSplit()方法将数据集划分为训练集和测试集：

Dataset<Row>[] splits = data.randomSplit(new double[]{0.7, 0.3});
Dataset<Row> trainingData = splits[0];
Dataset<Row> testData = splits[1];

其中，参数new double[]{0.7, 0.3}表示将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。

4. 定义模型

使用LogisticRegression类定义逻辑回归模型，并设置参数：

LogisticRegression lr = new LogisticRegression()
        .setMaxIter(10)
        .setRegParam(0.3)
        .setElasticNetParam(0.8);

其中，setMaxIter()方法设置模型的最大迭代次数，setRegParam()方法设置正则化参数，setElasticNetParam()方法设置Elastic Net正则化参数。

5. 训练模型

使用fit()方法训练逻辑回归模型：

LogisticRegressionModel model = lr.fit(trainingData);

6. 预测

使用transform()方法对测试集进行预测，并计算预测准确率：

Dataset<Row> predictions = model.transform(testData);
MulticlassClassificationEvaluator evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
        .setLabelCol("label")
        .setPredictionCol("prediction")
        .setMetricName("accuracy");
double accuracy = evaluator.evaluate(predictions);

其中，setLabelCol()方法设置标签列，setPredictionCol()方法设置预测列，setMetricName()方法设置评估指标。

以上就是在Java中使用Spark2实现逻辑回归的步骤。