使用随机森林进行回归建模的PySpark教程
介绍
PySpark是建立在Apache Spark之上的强大数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供可扩展性、速度、灵活性、与其他工具的集成、易用性、内置机器学习库和实时处理能力。它是处理大规模数据处理任务的理想选择，其用户友好的界面允许使用Python轻松编写代码。
使用ggplot2上找到的Diamonds数据（来源，许可证），我们将介绍如何使用PySpark实现随机森林回归模型并分析结果。如果您想看看在PySpark中如何应用线性回归到相同数据集中，可以在这里查看！
本教程将涵盖以下步骤：
- 加载并准备数据为向量化输入
- 使用MLlib中的RandomForestRegressor训练模型
- 使用MLlib中的RegressionEvaluator评估模型性能
- 绘制并分析特征重要性以实现模型透明性
准备数据
diamonds数据集包含诸如carat、color、cut、clarity等特征，所有这些特征都在数据集文档中列出。
我们要预测的目标变量是price。
df = spark.read.csv("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv", header="true", inferSchema="true")display(df)与线性回归教程一样，我们需要对数据进行预处理，以便得到一个包含数值特征的结果向量，作为我们的模型输入。我们需要将分类变量编码为数值特征，然后将它们与数值变量组合在一起，形成最终的向量。
以下是实现这一结果的步骤：