然后，让我们加载数据。我们将以libsvm格式读取.txt文件，因为数据的结构是这样的。
# Load training data
training_data = spark.read.format("libsvm").load("./sample_linear_regression_data.txt")
这是加载后数据的样子。
training_data.show（）
我来解释一下这两栏:
- label：具有回归数值
- feature：具有属于该行的所有特征的向量
数据的格式是Spark实际需要学习机器学习算法的原因。但是，在实际情况下，数据不会以这种形式格式化，因此需要进行一些数据预处理。但是，通过这个示例数据集，我们可以跳过它，因为它已经完成预处理了。
现在，让我们使用给定的列创建模型的实例，并为我们的预测实例化一个名为column的预测。
lin_reg=LinearRegression(featuresCol='features',labelCol='label',predictionCol='prediction')
然后拟合模型（记住这可能需要一些时间来查看各种情况下数据集的大小），
lin_reg_model = lin_reg.fit（training_data）
我们可以通过两个简单的调用来查看系数和截距。
lin_reg_model.coefficients
lin_reg_model.intercept
有关模型的更多摘要，请尝试运行这些：
lin_reg_model.summary.rootMeanSquaredError
lin_reg_model.summary.r2
这是使用Python对Spark和MLlib执行线性回归的方法。
接下来介绍如何从模型中获取预测以及如何评估模型。
首先，让我们对数据进行一次训练测试，以便我们实际拥有一些测试集。
# Load the data
data = spark.read.format("libsvm").load("./sample_linear_regression_data.txt")
# Split the data
split_data = data.randomSplit([0.8,0.2])
split_data
split_data变量现在包含两个数据帧的列表：第一个具有80％的数据，另一个具有20％的数据。
让我们执行一个元组解包来获取两个数据帧，
train_data，test_data = split_data
您可以调用train_data.show()或test_data.show()来查看dataframes的样子。是时候根据训练数据调整我们的模型了。
model = lin_reg.fit（train_data）
然后，从模型中调用evaluate方法将有助于我们了解我们的模型在预测测试数据方面的表现。
result = model.evaluate（test_data）
像以前一样，您可以从结果变量中调用多个函数来查看不同的摘要。
result.rootMeanSquaredError
...
现在，我们如何从测试数据中获取我们的功能，然后存储预测？我们将使用transform函数。
predictions = model.transform（test_data.select（'features'））
predictions.show（）
这就是你如何预测未经标记数据的训练模型。
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