如何在 PySpark 中进行逻辑回归

Python 2月前 50

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，是一种用于大数据处理的开源分布式计算框架。它提供了一种高效的方式来处理大规模数据集，支持多种数据源和数据处理方式，包括 SQL、数据流处理、机器学习和图形计算等。在本文中，我们将介绍如何使用 PySpark 进行逻辑回归，以及一些注意事项。

什么是逻辑回归？

逻辑回归是一种分类算法，用于预测二元输出变量的值。它基于一个或多个输入变量来预测输出变量的值，输出变量只能是两个离散值之一。例如，预测一个人是否会购买一件商品，或者一个邮件是否是垃圾邮件。

逻辑回归的核心思想是将输入变量的线性组合映射到一个概率值，这个值在 0 到 1 之间。我们可以使用一个阈值来将概率值转换为二元输出变量的值。如果概率值大于阈值，则输出变量为 1，否则为 0。因此，逻辑回归可以被视为一种概率模型。

在 PySpark 中，我们可以使用 LogisticRegression 类来实现逻辑回归。

如何在 PySpark 中使用逻辑回归？

在 PySpark 中，我们可以使用 LogisticRegression 类来实现逻辑回归。下面是一个简单的示例，演示如何使用 PySpark 进行逻辑回归。

首先，我们需要导入必要的库和模块。

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql import SparkSession

接下来，我们需要创建一个 SparkSession 对象。

spark = SparkSession.builder.appName('LogisticRegression').getOrCreate()

然后，我们需要加载数据集。这里我们使用的是一个名为“titanic.csv”的数据集，包含了泰坦尼克号上的乘客信息。

data = spark.read.csv('titanic.csv', header=True, inferSchema=True)

我们可以使用 printSchema() 方法来查看数据集的结构。

data.printSchema()

输出：

root
 |-- PassengerId: integer (nullable = true)
 |-- Survived: integer (nullable = true)
 |-- Pclass: integer (nullable = true)
 |-- Name: string (nullable = true)
 |-- Sex: string (nullable = true)
 |-- Age: double (nullable = true)
 |-- SibSp: integer (nullable = true)
 |-- Parch: integer (nullable = true)
 |-- Ticket: string (nullable = true)
 |-- Fare: double (nullable = true)
 |-- Cabin: string (nullable = true)
 |-- Embarked: string (nullable = true)

接下来，我们需要将数据集转换为特征向量。我们可以使用 VectorAssembler 类来实现这一点。VectorAssembler 可以将多个列组合成一个特征向量列，这个特征向量列将作为逻辑回归模型的输入。

assembler = VectorAssembler(inputCols=['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare'], outputCol='features')
data = assembler.transform(data)

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。

train, test = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=123)

然后，我们可以创建一个 LogisticRegression 对象，并使用训练集来拟合模型。

lr = LogisticRegression(featuresCol='features', labelCol='Survived')
model = lr.fit(train)

接下来，我们可以使用测试集来评估模型的性能。

predictions = model.transform(test)
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol='Survived')
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print('Accuracy:', accuracy)

输出：