本文目录如下：
第4例 使用Spark ML的线性回归来预测房屋价格4.1 数据准备4.1.1 数据集文件准备4.1.2 数据集字段解释(按列来划分)4.2 使用 Spark ML 实现代码4.2.1 引入项目依赖4.2.2 加载并解析数据4.2.3 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理4.2.4 特征抽取与转换4.2.5 创建 测试集 和 训练集4.2.6 设置 回归参数 和 正则化参数4.2.7 生成训练模型 并 对测试集进行预测4.2.8 项目完整代码附: 数据集文件: house.csv第4例 使用Spark ML的线性回归来预测房屋价格
这是一个线性回归问题。有关Spark ML的介绍与知识点请参考:Spark ML学习笔记—Spark MLlib 与 Spark ML。4.1 数据准备
4.1.1 数据集文件准备
(1) 该项目并为使用数据库当做数据源，而是直接将数据文件放在项目目录中, 这是一个结构化的简化数据集。
(2) 本项目使用的数据集house.csv将在本博客末尾处给出。
4.1.2 数据集字段解释(按列来划分)
略…4.2 使用 Spark ML 实现代码
注: 使用
Spark ML的过程中一定会涉及到对DataFrame格式的数据进行处理, 并且需要转换DataFrame格式与RDD格式, 因此需要对DataFrame相关知识有一定的了解。关于DataFrame的知识可以参考:SparkSQL基础—Spark SQL核心编程—DataFrame中第2.2小节的描述。
4.2.1 引入项目依赖
使用的依赖包多数来自于Spark ML, 而非Spark MLlib。
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssemblerimport org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
4.2.2 加载并解析数据
// 如果是已经处理好的结构化数据, 则可以直接使用这种方式读入数据, 但仍需要一些处理//文件读取出来就是 DataFrame 格式, 而不是 RDD 格式val file: DataFrame = spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("header", "true").load("datas3/house.csv")file.show()
注: 这里如果读入的是 RDD 文件，或者读入的数据没有文件头, 则可以通过如下方式进行转换:
val dataPre: DataFrame = file.toDF("position", "square", "price", "direction", "type", "name", "con")val data = dataPre.select("square","price").map(row => (row.getAs[String](0).toDouble, row.getString(1).toDouble)).toDF("square","price") //强制类型转换data.show()
4.2.3 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理
import spark.implicits._// 对DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFrameval dataPre: Dataset[(Double, Double)] = file.select("square", "price").map(row => (row.getAs[String](0).toDouble, row.getString(1).toDouble))val data: DataFrame = dataPre.toDF("square", "price")data.show()
转换后的数据帧如下图所示:
4.2.4 特征抽取与转换
将特征列合并成为特征向量:
// VectorAssembler 是一个转换器val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("square")).setOutputCol("features")val dataset = assembler.transform(data)dataset.show()
添加了特征向量的数据帧如下图所示 (最右侧一列为特征向量):
4.2.5 创建 测试集 和 训练集
val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.8,0.2),1234L)
4.2.6 设置 回归参数 和 正则化参数
// 设置线性回归参数val lr1 = new LinearRegression().setLabelCol("price").setFeaturesCol("features").setFitIntercept(true) // 是否有w0截距// 设置正则化参数val lr2 = lr1.setMaxIter(10) // 最大迭代次数.setRegParam(0.3).setElasticNetParam(0.8)val regression = lr2
至此, 预测工作已经进行结束了， 剩下还有一些 观察训练过程 和 模型评估 的操作。
4.2.7 生成训练模型 并 对测试集进行预测
// 执行 fit() 函数生成训练模型val model = regression.fit(train)// 对测试集进行预测valresult = model.transform(test)result.show()
4.2.8 项目完整代码
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssemblerimport org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*** 线性回归: 带有文件头的方式导入文件数据*/object SparkML_0107_house {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkConf = new SparkConf().setAppName("linear").setMaster("local")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()// 如果是已经处理好的结构化数据, 则可以直接使用这种方式读入数据, 但仍需要一些处理// 文件读取出来就是 DataFrame 格式, 而不是 RDD 格式val file: DataFrame = spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("header", "true").load("datas3/house.csv")file.show()import spark.implicits._// 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFrameval dataPre: Dataset[(Double, Double)] = file.select("square", "price").map(row => (row.getAs[String](0).toDouble, row.getString(1).toDouble))val data: DataFrame = dataPre.toDF("square", "price")data.show()// VectorAssembler 是一个转换器val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("square")).setOutputCol("features")val dataset = assembler.transform(data)dataset.show()//拆分成训练集和测试集val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.8,0.2),1234L)// 设置线性回归参数val lr1 = new LinearRegression().setLabelCol("price").setFeaturesCol("features").setFitIntercept(true) // 是否有w0截距// 设置正则化参数val lr2 = lr1.setMaxIter(10) // 最大迭代次数.setRegParam(0.3).setElasticNetParam(0.8)val regression = lr2val model = regression.fit(train)val result = model.transform(test)result.show()/*fit 做训练transform 做预测*/}}
附: 数据集文件: house.csv
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