【源码】基于Apache Pyspark的钻石数据集机器学习项目

项目简介

本项目借助Apache Pyspark对钻石数据集进行处理和机器学习。通过分析数据集挖掘特征间关系，运用随机森林算法构建预测模型，完整呈现了数据导入、处理、特征工程、模型训练、评估以及特征重要性可视化等机器学习流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据导入和处理：可从本地CSV文件或HDFS上的Hive表导入数据，支持查看行数、列名、数据结构描述等基础操作。
2. 数据清洗和预处理：能执行筛选、去重、删除列等操作，使用自定义UDF对特定列进行标签转换。
3. 特征处理：利用Pyspark的ml.feature模块实现特征归一化、标签编码和创建特征向量。
4. 卡方检验：对类别型变量进行卡方检验，检测特征间的相关性。
5. 模型构建与评估：使用随机森林分类器构建模型，通过网格搜索确定最佳参数组合，保存最佳模型并进行测试集预测和评估。
6. 特征重要性可视化：使用matplotlib绘制特征重要性图表，直观展示模型学习到的特征权重分布。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python和Apache Pyspark。可从官方网站下载并安装Python，通过pip install pyspark安装Pyspark。
2. 下载项目的源代码文件（包含MlDemo.py和examples.py）。
3. 根据项目需求准备数据（可以是CSV格式或HDFS上的Hive表）。
4. 运行MlDemo.py文件，按照代码流程进行数据导入、处理、特征工程、模型训练等操作。
5. （可选）运行examples.py，了解更多Pyspark操作示例，如创建SparkSession、DataFrame操作、卡方检验等。

注意：运行代码前，需正确配置Pyspark环境，包括Spark的Master URL和其他相关配置。对于数据预处理和模型参数调整部分，可能需根据实际数据进行相应调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】