在PySpark中,我们可以使用pyspark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
和pyspark.ml.tuning.CrossValidator
来进行k重交叉验证并计算平均RMSE。以下是一个示例:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
from pyspark.ml.tuning.CrossValidator, CrossValidatorModel
from pyspark.ml.tuning.ParamGridBuilder
# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("K-Fold Cross Validation").getOrCreate()
# 加载数据
data = spark.read.csv("your_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 假设数据中包含特征列和一个目标列"target"
feature_cols = data.columns[:-1]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
data = assembler.transform(data).select("features", "target")
# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="target")
# 创建评估器
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="target", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
# 创建参数网格
paramGrid = ParamGridBuilder() \
.addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]) \
.addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.5, 1.0]) \
.build()
# 创建k重交叉验证对象
k = 5
crossValidator = CrossValidator(estimator=lr,
estimatorParamMaps=paramGrid,
evaluator=evaluator,
numFolds=k)
# 训练模型
cvModel = crossValidator.fit(data)
# 获取最佳模型
bestModel = cvModel.bestModel
# 使用最佳模型进行预测
predictions = bestModel.transform(data)
# 计算RMSE
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root Mean Squared Error (RMSE):", rmse)
# 关闭Spark会️话
spark.stop()
在这个示例中,我们首先加载数据并将其转换为适合模型训练的格式。然后,我们创建一个线性回归模型、一个评估器和一个参数网格。接下来,我们创建一个k重交叉验证对象,并使用它来训练模型。最后,我们使用最佳模型进行预测,并计算RMSE。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云