（1）实例一：性别判断
性别判断属于数据挖掘中分类问题。
（2）需求描述
根据用户数据判断用户性别。
（3）已知数据
数据1：用户使用App的行为数据
数据2：用户浏览网页的行为数据
（4）实现代码
object UserPicture { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建Spark配置对象 val conf = new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("MyApp"); val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config(conf) .getOrCreate(); //创建训练集 val training = spark.createDataFrame(Seq( (1.0,Vectors.dense(2.0,1.1,0.1)), (1.0,Vectors.dense(2.0,1.1,0.1)), (1.0,Vectors.dense(2.0,1.1,0.1)), (1.0,Vectors.dense(2.0,1.1,0.1)) )).toDF("label","features"); val lr = new LogisticRegression(); println(lr.explainParams()) //Set the maximum number of iterations. lr.setMaxIter(10) //Set the regularization parameter. .setRegParam(0.01) //Fits a model to the input data. val model1 = lr.fit(training) var paramMap = ParamMap(lr.maxIter -> 20).put(lr.maxIter,30) .put(lr.regParam -> 0.1,lr.threshold -> 0.55) //The parent estimator that produced this model. //extractParamMap with no extra values. println(model1.parent.extractParamMap()) } } 参考文档Spark大数据互联网项目实战推荐系统
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