spark之MLlib機器學習 線性回歸

2、編寫scala原始碼

為了進一步熟悉scala程式語言，建議自己把**敲一次。

//import org.apache

.log4j
import org.apache
.spark.
import org.apache
.spark
.mllib
.regression
.linearregressionwithsgd
import org.apache
.spark
.mllib
.util
.mlutils
import org.apache
.spark
.mllib
.regression
.labeledpoint
import org.apache
.spark
.mllib
.linalg
.vectors
import org.apache
.spark
.mllib
.regression
.linearregressionmodel
object linearregression.cache()
val numexamples=examples.count()
val numiterations=100
val stepsize=1
val minibatchfraction=1.0
val model=linearregressionwithsgd.train(examples,numiterations,stepsize,minibatchfraction)
val prediction=model.predict(examples.map(_.features))
val predictionandlabel=prediction.zip(examples.map(_.label))
val print_predict=predictionandlabel.take(50)
println("prediction"+"\t"+"label")
for (i 
val loss =predictionandlabel.map.reduce(_+_)
val rmse=math.sqrt(loss/numexamples)
println(s"test rmse = $rmse.")
}

4、結果輸出：

可以看出，線性擬合的結果並不理想，說明模型選擇的不合理。本示例僅僅為了說明線性回歸api的用法。

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