大數(shù)據(jù)第5章r語言-展示頁
2025-01-29 23:39本頁面
【正文】 因素，幵通過構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，對(duì)海藻的爆發(fā)情況迕行事先預(yù)測(cè) of 44 24 R在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用舉例 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 數(shù)據(jù)集加載 數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)分析 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建 模型的評(píng)價(jià)不選擇 海藻爆發(fā)頻率預(yù)測(cè) 完成對(duì)海藻爆發(fā)情況的實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè) 無效數(shù)據(jù)處理 of 44 25 R在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用舉例 R與數(shù)據(jù)挖掘 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 of 44 26 predict(, ) 計(jì)算線性回歸模型的預(yù)測(cè)值 predict(, algae) 計(jì)算回歸樹模型的預(yù)測(cè)值 mean(abs( algae[, a1])) 計(jì)算預(yù)測(cè)值的平均誤差 mean(abs( algae[, a1])) 計(jì)算預(yù)測(cè)值的平均誤差 顯示線性回歸模型預(yù)測(cè)值的平均誤差 [1] 顯示回歸樹模型預(yù)測(cè)值的平均誤差 [1] ?部分代碼 線性回歸和回歸樹模型的預(yù)測(cè) ? 回歸樹的 MAE值 為 ? 線性回歸模型的 MAE值 ? 回歸樹模型的預(yù)測(cè)值的平均誤差要優(yōu)亍線性回歸模型預(yù)測(cè)值的平均誤差 R在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用舉例 第五章 R語言 R語言簡(jiǎn)介 R不數(shù)據(jù)挖掘 SparkR 習(xí)題 of 44 27 SparkR 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 taFrames的數(shù)據(jù)來源非常廣泛 高擴(kuò)展性 DataFrames的 優(yōu)化 SparkR就是用 R語言編寫 Spark程序，它允許數(shù)據(jù)科學(xué)家分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，幵通過 R Shell交互式地在 SparkR上運(yùn)行作業(yè) 上 1 2 3 SparkR的核心是 SparkR DataFrame， 數(shù)據(jù)組織成一個(gè)帶有列名的分布式數(shù)據(jù)集 對(duì) RDD API的支持 4 of 44 28 SparkR 簡(jiǎn)介 SparkR 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 1. Linux下安裝 R 2. rJava包安裝 3. SparkR的安裝 首先 在 官網(wǎng)下載 R的軟件包，官網(wǎng)網(wǎng)址為 SparkR包對(duì) rJava包有依賴關(guān)系，因此，在安裝SparkR之前，需要先完成 rJava包的 安裝 為了避免 Spark版本的兼容問題，采用源碼編譯的方式來安裝 SparkR of 44 29 SparkR 環(huán)境搭建 SparkR 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 創(chuàng)建 SparkSession 創(chuàng)建 SparkDataFrmes SparkSession（即 Spark會(huì)話）是 SparkR的切入點(diǎn)，它使得 R程序和 Spark集群相互 通信 根據(jù)需要從本地 R數(shù)據(jù)框（ R data frame）， Hive表（ Hive table）或者從其他數(shù)據(jù)源創(chuàng)建SparkDataFrmes of 44 30 SparkR 使用 SparkR 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 HQL是一種類 SQL的語言，返種語言最終被轉(zhuǎn)化為 Map/Reduce， 通過 Hive可以使用 HQL語言查詢存放在 HDFS上的數(shù)據(jù) SparkR ? 利用 Hive表來創(chuàng)建 DataFrame； ? 將 DataFrame轉(zhuǎn)化為 Spark SQL； ? SparkR提供了對(duì) HQL的支持和 API，但是 Hive適合用來對(duì)一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)迕行分析查詢 of 44 31 SparkR 與 HQL SparkR 《 大數(shù)據(jù) 》 配套 PPT課件 廣義線性模型 簡(jiǎn)單最小二乘回歸（ OLS）的擴(kuò)展 ， 響應(yīng) 變量 可以是 正
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