rdd波士顿房价数据集是由美国人口普查服务收集的有关马萨诸塞州波士顿地区住房的信息衍生而来_RDD处理波士顿房价数据集_

### RDD与波士顿房价数据集 RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集，是Apache Spark中的核心概念之一。它是一个不可变的、分区的记录集合，可以并行处理[^1]。波士顿房价数据集来源于美国人口普查服务，在机器学习领域被广泛用于回归分析实验。此数据集包含了马萨诸塞州波士顿地区房屋的各种属性信息及其对应的中位数价格。具体来说，这些特征包括犯罪率、住宅用地比例、非零售商业面积占比等共计13项指标[^2]。对于如何利用RDD来操作波士顿房价数据集，可以通过加载CSV文件到Spark环境中形成DataFrame对象再转换成RDD形式来进行后续的数据清洗、预处理等工作；也可以直接读取libsvm格式存储的样本作为输入给定模型训练过程。下面给出一段简单的Python代码示例展示这一流程： ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.ml.regression import LinearRegression spark = SparkSession.builder.appName('BostonHousing').getOrCreate() # 加载数据集为DataFrame df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/boston.csv") # 将所有列组合成单个向量列 assembler = VectorAssembler(inputCols=df.columns[:-1], outputCol="features") output = assembler.transform(df) # 转换为适合线性回归使用的格式(RDD) lr_data = output.select(['features', 'label']).rdd.map(lambda row: (row['features'], float(row['label']))) # 创建线性回归实例并拟合数据 lr = LinearRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8) model = lr.fit(lr_data) print("Coefficients: %s" % str(model.coefficients)) print("Intercept: %s" % str(model.intercept)) spark.stop() ```

阅读全文

CSDN会员

开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖

海量 VIP免费资源千本正版电子书商城会员专享价千门课程&专栏

全年可省5,000元立即开通