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random Trees - RDD-based API scala语言代码输出预测结果

时间: 2024-02-13 12:02:41 浏览: 98
如果你使用的是 Spark MLlib 中的随机树算法(Random Trees),可以按照以下步骤来输出预测结果: 1. 加载训练好的模型 ```scala import org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomTreeModel val model = RandomTreeModel.load(sc, "<path_to_model>") ``` 2. 加载测试数据,将其转换为 RDD,并进行特征向量化 ```scala import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors val test = sc.textFile("<path_to_test_data>").map(line => line.split(",")).map(row => (row(0).toDouble, Vectors.dense(row.tail.map(_.toDouble)))) ``` 3. 进行预测并输出结果 ```scala val predictions = test.map{case (label, features) => (model.predict(features), label)} predictions.foreach(println) ``` 其中,`<path_to_model>` 为保存的模型路径,`<path_to_test_data>` 为测试数据的路径,`<label_col>` 为标签列的名称,`<feature_col_1>`、`<feature_col_2>` 等为特征列的名称。 希望这个回答能够帮到你!
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