Spark实验：RDD转换与随机森林分类

"本实验是关于Spark的RDD操作，主要涉及数据预处理、特征工程以及随机森林分类模型的构建。实验任务包括创建Spark应用、读取CSV数据、字符串索引转换、特征组合、数据集划分以及模型训练和评估。" 在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种基础的数据抽象，它是不可变且分区的。本实验中，虽然没有直接操作RDD，但SparkSession是基于DataFrame和Dataset API，这些API在内部使用了RDD进行计算。以下是对实验步骤的详细解释： 1. 创建Spark应用： - 使用`SparkSession`类创建Spark应用程序。`SparkSession.builder.appName("mushrooms").getOrCreate()`会创建一个SparkSession实例，其中appName参数用于设定应用的名称，`getOrCreate()`确保在已有会话存在时重用，否则新建。 2. 读取CSV文件： - `spark.read.csv("文件路径", header=True)`用于从指定路径读取CSV文件，header参数设为True表示第一行作为列名。 3. 特征处理： - 使用`StringIndexer`对所有属性进行编码，将其转换为数值索引。`StringIndexer(inputCol="原列名", outputCol="新列名")`定义转换规则，然后调用`.fit(df1).transform(df1)`应用转换。 - 特殊处理"class"列，将其输出为"label"。 - 其他列转换后，添加"new_"前缀作为新列名。 4. 整合特征： - `VectorAssembler(inputCols=["输入列名列表"], outputCol="features")`创建一个VectorAssembler实例，指定输入列和输出特征列名。 - 调用`.transform(df2)`将所有带"new_"前缀的列组合成一个"features"列。 5. 数据集划分： - 使用`train_test_split(data, test_size, train_size=None, random_state=None)`方法按比例分割数据集，这里设置test_size=0.3，train_size=0.7，random_state=2023以保证每次划分结果一致。 6. 随机森林分类： - 创建`RandomForestClassifier`实例，如`RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label")`。 - 使用`.fit(train_data)`拟合模型。 - 对测试集进行预测，`model.transform(test_data)`，并获取前两个样本的预测结果和概率。 7. 评估模型： - 使用`MulticlassClassificationEvaluator`评估模型性能，通常根据实际情况选择合适的指标，如准确率、F1分数等。 这个实验涵盖了数据科学项目中的关键步骤，从数据加载到预处理，再到模型训练和验证，对于理解Spark上的机器学习流程非常有帮助。在实际应用中，这些步骤可能需要进一步优化，例如调整特征选择、参数调优等，以提升模型的预测性能。