我目前正在做一个线性回归项目，我需要收集数据，将其拟合到模型上，然后根据测试数据进行预测。
如果我是正确的，简单线性回归适用于两个变量，X(独立)和 Y(相关)。我有以下数据集，其中我认为 time 列为 X，value 列为 Y:
+-----+------+
|value|minute|
+-----+------+
| 5000| 672|
| 6000| 673|
| 7000| 676|
| 8000| 678|
| 9000| 680|
+-----+------+
我不知道如何将此数据集正确地拟合到线性回归模型中。我以前使用过 k-means，我用它做的是创建一个 vector 形式的 features 列。我对这个数据集做了同样的事情:
VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(new String[]{"minute", "value"})
.setOutputCol("features");
Dataset<Row> vectorData = assembler.transform(dataset);
然后我将其拟合到线性回归模型中:
LinearRegression lr = new LinearRegression();
LinearRegressionModel model = lr.fit(vectorData);
这是我卡住的部分。如何使用此模型进行预测？我想在 minute 等于随机分钟时找到 value 的值，例如。 700.
我该怎么做？如何找到基于随机 X 值的 Y 值的预测/估计值？
编辑:线性回归模型是否区分因变量和自变量？怎么办？
最佳答案
我只开始使用 Spark MLlib，尤其是线性回归，所以我只能讨论技术细节(而不是为什么机器学习会以这种方式工作)。
This is the part where I get stuck. How can I make predictions with this model?
模型是转换器(如 VectorAssembler)，提供与 transform 的非常简单的接口(interface)运营商。
transform(dataset: Dataset[_]): DataFrame Transforms the input dataset.
这就是您传递数据集并返回带有 prediction 列的另一个数据集的地方。顺便说一下，这是训练和做出预测的一般方法。
下面将为您提供输入数据集中特征的预测。
val dataset = ...
model.transform(dataset).select("prediction").show
我强烈建议将 Spark MLlib 的 ML 管道功能用于所谓的预测分析工作流，该工作流将原始数据转换为Estimator 的格式> 愉快多了。参见 Machine Learning Library (MLlib) Guide特别是ML Pipelines .
ML Pipelines provide a uniform set of high-level APIs built on top of DataFrames that help users create and tune practical machine learning pipelines.
关于java - 如何使用线性回归模型进行预测？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44784566/