spark机器学习回归分析

有大神能解答一下关于spark回归分析方面的问题么？
主要就是线性回归和决策树回归

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：Spark学习（权限错误）
• 除此之外, 这篇博客: 4.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark ML的线性回归来预测房屋价格 (线性回归问题)中的 本文目录如下： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  
  第4例 使用Spark ML的线性回归来预测房屋价格
• • 4.1 数据准备
  • • 4.1.1 数据集文件准备
    • 4.1.2 数据集字段解释(按列来划分)
  • 4.2 使用 Spark ML 实现代码
  • • 4.2.1 引入项目依赖
    • 4.2.2 加载并解析数据
    • 4.2.3 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理
    • 4.2.4 特征抽取与转换
    • 4.2.5 创建 测试集 和 训练集
    • 4.2.6 设置 回归参数 和 正则化参数
    • 4.2.7 生成训练模型 并 对测试集进行预测
    • 4.2.8 项目完整代码
  • 附: 数据集文件: house.csv

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^