如何在Spark中使用LogisticRegressionWIthLBFGS和Dataframe

Question

我希望在设计使用ML算法和数据框的程序中使用MLLIB LogisticRegressionWithLBFGS。 有没有一种简单的方法来将我的数据框转换为RDD而无需再次编写新程序？ 像这样的东西不起作用：

df3.cache() 
val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().run(df3.rdd) 
val predictions = model.transform(df3) 

Answer 1

你必须映射您df3.rdd [行]对RDD [LabeledPoint]

所以，这取决于你的架构和所有。