分析Spark Mlib的线性回归

1. 线性回归简介

线性回归（Linear Regression）是一种预测分析方法，它建立了一个输入与输出之间的线性关系，用于预测连续性变量值，例如房价、股票价格等。在线性回归模型中，假定变量与因变量（输出变量）之间是线性关系，由于简 single-line.png单易懂，因此线性回归是回归分析中应用最为广泛的方法之一。

2. Spark Mlib中的线性回归

Spark Mlib是Spark平台下的机器学习库，包含多类机器学习算法，其中包括线性回归。Spark中的线性回归采用的是最小二乘法（Least Squares）拟合模型，利用梯度下降法对模型进行训练，使用如下代码初始化线性回归对象：

    val lr = new LinearRegression()
    .setMaxIter(10)
    .setRegParam(0.3)
    .setElasticNetParam(0.8)
  

3. 数据处理和拟合模型

在使用Spark Mlib进行线性回归之前，需要对数据进行处理，通常需要进行数据标准化、特征标识等操作。接下来是一个简单的数据处理示例：

    val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_linear_regression_data.txt")

    val assembler = new VectorAssembler()
      .setInputCols(Array("features"))
      .setOutputCol("featuresVector")
    val output = assembler.transform(data).select("label", "featuresVector")

    val lr = new LinearRegression()
      .setLabelCol("label")
      .setFeaturesCol("featuresVector")
      .setMaxIter(10)
      .setRegParam(0.3)
      .setElasticNetParam(0.8)

    val lrModel = lr.fit(output)
  

4. 模型评估和应用

模型训练完成后，需要对模型进行评估。Spark Mlib提供了多种评估指标，例如均方误差、平均绝对误差、决定系数等。下面是使用均方误差进行模型评估的示例：

    val trainingSummary = lrModel.summary
    println(s"numIterations: ${trainingSummary.totalIterations}")
    println(s"objectiveHistory: [${trainingSummary.objectiveHistory.mkString(",")}]")
    trainingSummary.residuals.show()
    println(s"RMSE: ${trainingSummary.rootMeanSquaredError}")
    println(s"r2: ${trainingSummary.r2}")
  

总结

Spark Mlib的线性回归采用最小二乘法（Least Squares）拟合模型，利用梯度下降法对模型进行训练，可对数据进行处理和特征标识。模型训练完成后，可以使用多种评估指标对模型进行评估，例如均方误差、平均绝对误差、决定系数等，方便进行模型选优和性能评估。