使用pyspark.ml.regression.LinearRegression 创建线性回归模型。 python from pyspark.ml.regression import LinearRegression lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="label") 训练模型: 使用训练数据拟合线性回归模型。 python lr_model = lr.fit(data_with_features.select("features", "label")...
transform(data) # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="label") # 拟合数据 model = lr.fit(data) # 进行预测 predictions = model.transform(data) # 打印预测结果 predictions.show() 在上述代码中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read.csv方法...
4. 切分数据集(训练集、测试集) df_train, df_test = df_model.randomSplit([0.7, 0.3], seed=0) 5. 训练模型 # 创建线性回归模型 lin_Reg = LinearRegression(labelCol='target') # 在训练集上拟合数据 lr_model = lin_Reg.fit(df_train) # 模型的回归截距与参数 lr_model.intercept, lr_model...
pysparkMLPpysparkmlpregression 目录前言一、Spark MLlib二、回归类1.LabeledPoint2.LinearModel3.LinearRegressionModelload方法 predict方法save方法4.LinearRegressionWithSGDtrain方法点关注,防走丢,如有纰漏之处,请留言指教,非常感谢前言PySpark数据分析基础系列文章更新有一段时间了,其中环境搭建和各个组件部署都已经 ...
LinearRegression: 线性回归 RandomForestRegression: 随机森林回归 聚类模型有: BisectingKMeans: 二分k均值算法 KMeans: k均值算法 GaussianMixture: 高斯混合模型 LDA: 隐含狄利克雷分布模型 PySpark ML 中的管道用来表示从转换到评估的端到端的过程。一个管道可以被认为是一系列不同阶段组成,通常情况下,前一阶段的...
问在Pyspark中使用LinearRegression进行直线拟合可以得到非常不同的系数EN[TensorFlowJS只如初见]实战二·...
from lib.regression import LabeledPoint, LinearRegressionWithSGD, LinearRegressionModel # Load and parse the data def parsePoint(line): values = [float(x) for x in line.replace(',', ' ').split(' ')] return LabeledPoint(values[0], values[1:]) ...
linear_model = LinearRegressionWithSGD.train(data, iterations=10, step=0.1, intercept=False) true_vs_predicted = data.map(lambdap: (p.label, linear_model.predict(p.features)))print"Linear Model predictions: "+str(true_vs_predicted.take(5)) ...
from pyspark.ml.regression import LinearRegression lr = LinearRegression(maxIter=10) model = lr.fit(training) 将训练好的模型应用于数据集: 我们将经过训练的模型对象模型与 5 年的未来数据一起应用于我们的原始训练集 from pyspark.sql.types import Row # apply model for the 1979-80 season thru 2020...
from pyspark.ml.regression import LinearRegressionlr = LinearRegression(featuresCol = 'features', labelCol='MV', maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8) lr_model = lr.fit(train_df) print("Coefficients: " + str(lr_model.coefficients)) print("Intercept: " + str(lr_model.intercept))...