sparkling water 实现孤立森林

Sparkling Water 提供了在 Spark 中使用 H2O 的功能，而 H2O 本身提供了孤立森林算法的实现。下面是使用 Sparkling Water 实现孤立森林的代码示例：

from pysparkling import *
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Sparkling Water Isolation Forest Example") \
    .getOrCreate()

# 初始化 Sparkling Water
hc = H2OContext.getOrCreate(spark)

# 加载数据集
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

# 将数据转换为 H2OFrame
h2o_frame = hc.as_h2o_frame(df)

# 导入孤立森林算法
from h2o.estimators import H2OIsolationForestEstimator

# 创建孤立森林模型
isolation_forest = H2OIsolationForestEstimator(ntrees=100, seed=1234)
isolation_forest.train(training_frame=h2o_frame)

# 获取异常得分
anomaly_scores = isolation_forest.anomaly_score(h2o_frame)

# 将异常得分添加到原始数据集中
df_with_scores = df.withColumn("anomaly_score", anomaly_scores)

# 显示结果
df_with_scores.show()

# 关闭 SparkSession
spark.stop()

在此示例中，我们首先加载数据集并将其转换为 H2OFrame。然后，我们导入 H2O 中的孤立森林算法，并使用训练数据训练一个孤立森林模型。接下来，我们使用该模型计算数据集中每个样本的异常得分，并将得分添加到原始数据集中。最后，我们展示带有异常得分的结果。

请确保已安装正确的依赖库，并将 `data.csv` 替换为您自己的数据文件路径。此外，您还可以根据需要调整孤立森林算法的参数。

希望这个示例对您有所帮助！如有任何其他问题，请随时提问。