org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression的fit()方法用于训练一个逻辑回归模型。它的输入格式是一个DataFrame,其中包含了训练数据集和相应的标签。
DataFrame是Spark中的一种数据结构,类似于关系型数据库中的表。它由多个命名列组成,每个列都有一个数据类型。在fit()方法中,DataFrame应该包含两列,一列是特征列,用于描述训练样本的特征,另一列是标签列,用于表示每个样本的分类标签。
特征列通常是一个向量,其中每个元素表示一个特征的值。可以使用Spark的特征转换器将原始数据转换为特征向量。标签列是一个数值或分类标签,用于表示样本的类别。
以下是一个示例代码,展示了如何准备输入数据并使用fit()方法训练逻辑回归模型:
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
// 准备输入数据
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
// 创建特征转换器,将特征列转换为向量
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("features"))
.setOutputCol("featureVector")
val assembledData = assembler.transform(data)
// 创建逻辑回归模型
val lr = new LogisticRegression()
// 使用fit()方法训练模型
val model = lr.fit(assembledData)
在这个例子中,输入数据是一个LIBSVM格式的文件,其中包含了特征列和标签列。首先使用VectorAssembler将特征列转换为特征向量,然后创建LogisticRegression对象,并使用fit()方法训练模型。
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