基于泰坦尼克号生还数据进行 Spark 分析
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 Spark 会话
val spark = SparkSession.builder()
.appName("TitanicAnalysis")
.getOrCreate()
// 读取数据集
val df = spark.read.option("header", "true").csv("titanic_data.csv")
// 显示数据集的前几行
df.show(5)
// 定义特征和标签
val features = "Pclass,Sex,Age,SibSp,Parch,Fare"
val label = "Survived"
// 切分数据集为训练集和测试集
// 这里省略切分数据集的代码，因为需要具体的切分逻辑
// 特征缩放和归一化处理
// 这里省略特征工程的代码，因为需要具体的算法逻辑
// 训练模型并评估
// 这里省略模型训练和评估的代码，因为需要具体的算法逻辑
// 关闭 Spark 会话
spark.stop()这个代码实例展示了如何在 Spark 中读取数据集，进行简单的数据展示，然后通过特征工程准备数据用于机器学习模型的训练和评估。注意，具体的数据预处理步骤（如切分数据集、特征缩放和归一化）和模型训练评估需要根据实际情况具体实现。
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