GBase UP 机器学习使用指南 -2.2.3.2(2)

线性回归算法示例如下：
# 准备数据
call hdfs.hdfs_put('/home/gbase/up_ml_spark2/data/lr/','/up/sparkml/data/lr/');
# 创建模型GBase UP 机器学习算法简介
call upextdb.create_model( 'linearRegression_model',
'linearRegression', '/up/sparkml/data/lr/lr.txt','/up/sparkml/data/lr/lr.txt');
# 设置训练和评估参数（没有参数则不用设置）
call upextdb.add_train_setting('linearRegression_model','RegParam','0.3' );
call upextdb.add_train_setting('linearRegression_model','ElasticNetParam','0.8' );
call upextdb.add_train_setting('linearRegression_model','MaxIter','10' );
# 训练过程
call upextdb.train_model('linearRegression_model');
# 预测
call upextdb.predict('linearRegression_model', '/up/sparkml/data/lr/predictData.txt', 'spark_ml.t_lr_result');
输出结果放在了一张表中，示例如下：
gbase> select * from spark_ml.t_lr_result;
+------------------------+
| prediction |
+------------------------+
| 93.1219604098843 |
+------------------------+