19 | 综合案例实战:处理加州房屋信息,构建线性回归模型
该思维导图由 AI 生成,仅供参考
数据集介绍
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本文介绍了如何使用Spark处理加州房屋信息,并构建线性回归模型。作者首先介绍了数据集的特点和关键指标,然后通过代码示例演示了如何使用Spark进行数据预处理,包括数据转换、查询和统计。接着,作者展示了如何构建线性回归模型,并使用Spark ML进行数据标准化和模型评估。整体来说,本文通过实际代码示例生动地展示了如何使用Spark处理房屋信息数据集,并构建线性回归模型,适合读者快速了解和学习相关技术特点。文章内容涵盖了数据处理、模型构建和评估等关键步骤,为读者提供了实践和思考的机会。
《大规模数据处理实战》,新⼈⾸单¥59
全部留言(19)
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- JustDoDT终于跑通了,不容易啊,刚开始数据集没下载正确。有空值,老师给的数据集较干净。 别的数据集,要记得去除空值。 下面是实践代码jupyter https://github.com/LearningChanging/spark-exercise/blob/master/19/CaliforniaHousing.ipynb
作者回复: 给你点赞👍加油
2019-09-02313 - kylin请问为什么不用dateset进行数据处理而是用dateFrame?
作者回复: PySpark的SQL库只有DataFrame,并没有DataSet。不过在Scala和Java中,DataSet已经成为了统一的SQL入口。
2019-06-01212 - gotojeffdataset不支持python, 所以在python里只有DF,这算不算python的一大劣势?scala是更好的选择?
作者回复: 感谢提问。PySpark现在不支持DataSet,只有Scala和Java支持。这是由语言特性决定的,Python是动态类型的语言,而DataSet是强类型的,要求在编译时检测类型安全。所以,在所有用Python的代码例子中,我用的都是DataFrame。 大部分人都同意在Spark中,Scala和Python是优于Java和R的。至于在Spark生态中,Scala和Python孰优孰劣,这是个很主观的问题,我们不能只因为不支持DataSet这一点就说Python比Scala差。 Scala确实很优秀,Spark原生的实现就是用Scala写的,所以任何新发布的功能肯定支持Scala,官方文档也都是用Scala来举例子。而且Scala的性能要优于Python。但是Python也有很多优点,比如容易学习、应用场景广。这两种语言在Spark的世界中都可以满足我们绝大多数的需求,选择任何一个都不是错误的。
2019-06-0522 - Zoe看前两篇文章时还在想,没什么练手的机会啊,今天就推送了实战练习,有一种终于跟上大神思维的幻觉,开心!
作者回复: 👍
2019-05-311 - 西北偏北一些实际的大数据处理,确实需要数学啊……怎么才能把数学学好?
作者回复: 在实践中看到需要可以回头看一下基础知识
2019-08-05 - coder老师的代码可以po到Github上,这样大家都可以学习了🌝🌝🌝2019-05-3117
- hufox最后一句的代码改成 predictionAndLabel[:2] ,可以了!2019-06-1623
- 咸鱼与果汁spark df的数据处理还是略显复杂,感觉大部分的算法人员还是使用pandas进行数据预处理,请问使用pandas是不是就无法发挥spark RDD的威力了?这种情况下spark就相当于是一个异步任务处理框架?2020-02-1212
- hufox在执行最后一句代码predictionAndLabel.take(2)时报错: AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-0700ca2381fb> in <module> ----> 1 predictionAndLabel.take(2) AttributeError: 'list' object has no attribute 'take'2019-06-1632
- henry最后一步,“模型预测的结果有些偏小”,这一点,从结果上看,不是应该预测的结果要大一些吗?2019-09-181