PySpark 学习笔记五

系统管理员 2022-06-01 03:51 571阅读 0赞

**5 Introducing the ML Package**  
在前面，我们使用了Spark中严格基于RDD的MLlib包。 在这里，我们将基于DataFrame使用MLlib包。 另外，根据Spark文档，现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。  
**5.1 ML包的介绍**  
从顶层上看，ML包主要包含三大抽象类：转换器、预测器和工作流。

**5.1.1 转换器（Transformer）**  
从Transformer抽象类派生出来的每一个新的Transformer都需要实现一个**.transform(…)** 方法，该方法可以将一个DataFrame转换成另一个DataFrame。  
在spark.ml.feature中有许多Transformer：

*  Binarizer ：给定一个阈值，该方法需要一个连续的变量将其转换为二进制。
 *  Bucketizer：分箱（分段处理）：将连续数值转换为离散类别比如特征是年龄，是一个连续数值，需要将其转换为离散类别(未成年人、青年人、中年人、老年人），就要用到Bucketizer了。
 *  ChiSqSelector：对于分类目标变量（考虑到分类模型），此方法允许你预定义数量的特征（通过numTopFeatures参数指定）。 选择完成后，如方法的名称所示，使用卡方检验。 需要两步：首先，你需要.fit(…) 数据（为了这个方法可以计算卡方检验）。然后，调用.fit（…）方法（将你的DataFrame作为参数传递）返回一个可以用.transform(…)转换的ChiSqSelectorModel对象。
 *  CountVectorizer：将文本文档转换为单词计数的向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法，
 *  HashingTF : 生成词频率向量。它采用词集合并将这些集合转换成固定长度的特征向量。在文本处理中，“一组词”可能是一袋词。 HashingTF使用散列技巧。通过应用散列函数将原始要素映射到索引，然后基于映射的索引来计算项频率。
 *  IDF : 此方法计算逆文档频率。需要注意的是文本首先要用向量表示，可以用HashingTF 或者 CountVectorizer。
 *  MinMaxScaler：最大-最小规范化，将所有特征向量线性变换到用户指定最大-最小值之间。但注意在计算时还是一个一个特征向量分开计算的。通常将最大，最小值设置为1和0，这样就归一化到\[0,1\]。Spark中可以对min和max进行设置，默认就是\[0,1\]。（不移动中心点）
 *  MaxAbsScaler：同样对某一个特征操作，各特征值除以最大绝对值，因此缩放到\[-1,1\]之间。且不移动中心点。不会将稀疏矩阵变得稠密。
 *  NGram ：返回 n-grams，两个连续的序列词,或三个或更多。例如 \[‘good’,’morning’, ‘Robin’, ‘Williams’\] ，返回两个即 \[‘good morning’, ‘morning Robin’, ‘Robin Williams’\] 。
 *  Normalizer ： 将某个特征向量（由所有样本某一个特征组成的向量）计算其p-范数，然后对该每个元素除以p-范数。将原始特征Normalizer以后可以使得机器学习算法有更好的表现。（默认是L2）。
 *  PCA ： 数据降维。
 *  RegexTokenizer：使用正则表达式。
 *  StandardScaler ：将某个特征向量（由所有样本某一个特征组成的向量）进行标准化，使数据均值为0，方差为1。Spark中可以选择是带或者不带均值和方差。
 *  StopWordsRemover ：移除停用词。
 *  Tokenizer：这是默认的标记器，它将字符串转换为小写，然后在空间上分割。
 *  VectorAssembler：这是一个非常有用的转换器，将多个数值（包含向量）列整合到一个用向量表示的列中。
 *  VectorSlicer：适用于特征向量，无论是稠密还是稀疏：给定一个索引列表，它从特征向量中提取值。
 *  Word2Vec ：该方法将一个句子（字符串）作为输入，并将其转换为\{string，vector\}格式的映射，这种格式在自然语言处理中非常有用。

String<->Index 相互转换：

*  VectorIndexer：提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果。VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别（离散值）特征（index categorical features categorical features ）进行编号。它能够自动判断哪些特征是离散值型的特征，并对他们进行编号，具体做法是通过设置一个maxCategories，特征向量中某一个特征不重复取值个数小于maxCategories，则被重新编号为0～K（K<=maxCategories-1）。某一个特征不重复取值个数大于maxCategories，则该特征视为连续值，不会重新编号（不会发生任何改变）。
 *  StringIndexer：按label出现的频次，转换成0～num numOfLabels-1(分类个数)，频次最高的转换为0，
 *  IndexToString：有StringIndexer，就应该有IndexToString。在应用StringIndexer对labels进行重新编号后，带着这些编号后的label对数据进行了训练，并接着对其他数据进行了预测，得到预测结果，预测结果的label也是重新编号过的，因此需要转换回来。

**5.1.2 预测器（Estimators）**

预测器可以被认为是需要评估的统计模型，来进行预测或对观测结果进行分类。  
如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。

**一、分类**  
ML包提供了七种分类模型，这里介绍四种常用的模型。

*  LogisticRegression：逻辑回归是分类的基本模型。逻辑回归使用logit函数来计算观测到属于特定类别的概率。
 *  DecisionTreeClassifier ：构建一棵决策树以预测观察类别的分类器。maxDepth指定参数限制树的生长深度，minInstancePerNode确定进一步拆分所需的树节点中观察值的最小数目，maxBins参数指定连续变量将被分割的最大数量的区间， impurity 指定测量和计算来自分割的信息增益的度量。
 *  RandomForestClassifier：这个模型产生多个决策树（因此称为森林），并使用这些决策树的模式输出分类结果。 RandomForestClassifier支持二元和多元标签。
 *  NaiveBayes：基于贝叶斯定理，这个模型使用条件概率来分类观测。 PySpark ML中的NaiveBayes模型支持二元和多元标签。

**二、回归**

PySpark ML包中有七种模型可用于回归任务。这里只介绍两种模型，如后续需要用可查阅官方手册。

*  LinearRegression：最简单的回归模型，它假定了特征和连续标签之间的线性关系，以及误差项的正态性。
 *  DecisionTreeRegressor：与分类模型类似，标签是连续的而不是二元或多元的。

**三、聚类**

聚类是一种无监督的模型。PySpark ML包提供了四种模型。

*  BisectingKMeans ：k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始，并将数据迭代地分成k个簇。
 *  KMeans : 将数据分成k个簇，随机生成k个初始点作为质心，将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中，将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变。
 *  GaussianMixture：这个方法使用k个未知的高斯分布参数来剖析数据集。使用期望最大化算法，通过最大化对数似然函数来找到高斯参数。
 *  LDA：此模型用于自然语言处理应用程序中的主题建模。

**5.1.3 管道/工作流（Pipeline）**

一个管道串起多个转换器和预测器，明确一个机器学习工作流。  
预测上一篇中的婴儿存活率。

*  载入数据：

import pyspark.sql.types as typ
    labels = [
    ('INFANT_ALIVE_AT_REPORT', typ.IntegerType()),
    ('BIRTH_PLACE', typ.StringType()),
    ('MOTHER_AGE_YEARS', typ.IntegerType()),
    ('FATHER_COMBINED_AGE', typ.IntegerType()),
    ('CIG_BEFORE', typ.IntegerType()),
    ('CIG_1_TRI', typ.IntegerType()),
    ('CIG_2_TRI', typ.IntegerType()),
    ('CIG_3_TRI', typ.IntegerType()),
    ('MOTHER_HEIGHT_IN', typ.IntegerType()),
    ('MOTHER_PRE_WEIGHT', typ.IntegerType()),
    ('MOTHER_DELIVERY_WEIGHT', typ.IntegerType()),
    ('MOTHER_WEIGHT_GAIN', typ.IntegerType()),
    ('DIABETES_PRE', typ.IntegerType()),
    ('DIABETES_GEST', typ.IntegerType()),
    ('HYP_TENS_PRE', typ.IntegerType()),
    ('HYP_TENS_GEST', typ.IntegerType()),
    ('PREV_BIRTH_PRETERM', typ.IntegerType())
    ]
    # Specifying the schema of the DataFrame
    schema = typ.StructType([
    typ.StructField(e[0], e[1], False) for e in labels
    ])
    births = spark.read.csv('births_transformed.csv.gz',
    header=True,
    schema=schema)

*  创建转换器

因为统计模型只能对数值数据进行操作，我们必须对birth\_place变量进行编码。

import pyspark.ml.feature as ft
    # Casting the column to an IntegerType
    births = births \
    .withColumn('BIRTH_PLACE_INT', births['BIRTH_PLACE'] \
    .cast(typ.IntegerType()))
    # Using the OneHotEncoder to encode
    encoder = ft.OneHotEncoder(
    inputCol='BIRTH_PLACE_INT',
    outputCol='BIRTH_PLACE_VEC')
    # Using the VectorAssembler to create a single column with all the features collated together.
    featuresCreator = ft.VectorAssembler(
    inputCols=[col[0] for col in labels[2:]] + \
    [encoder.getOutputCol()],
    outputCol='features'
    )

*  创建预测器

import pyspark.ml.classification as cl
    logistic = cl.LogisticRegression(
    maxIter=10,
    regParam=0.01,
    labelCol='INFANT_ALIVE_AT_REPORT')

*  创建一个工作流  
    ![这里写图片描述][SouthEast]

from pyspark.ml import Pipeline
    pipeline = Pipeline(stages=[
    encoder,
    featuresCreator,
    logistic
    ])

*  训练模型

births_train, births_test = births \
    .randomSplit([0.7, 0.3], seed=666)
    
    model = pipeline.fit(births_train)
    test_model = model.transform(births_test)

*  评估

import pyspark.ml.evaluation as ev
    evaluator = ev.BinaryClassificationEvaluator(
    rawPredictionCol='probability',
    labelCol='INFANT_ALIVE_AT_REPORT')
    print(evaluator.evaluate(test_model,
    {evaluator.metricName: 'areaUnderROC'}))
    print(evaluator.evaluate(test_model,
    {evaluator.metricName: 'areaUnderPR'}))

![这里写图片描述][SouthEast 1]

*  保存模型

pipelinePath = './infant_oneHotEncoder_Logistic_Pipeline'
    pipeline.write().overwrite().save(pipelinePath)
    # You can load it up later and use it straight away to .fit(...) and predict:
    loadedPipeline = Pipeline.load(pipelinePath)
    loadedPipeline \
    .fit(births_train)\
    .transform(births_test)

[SouthEast]: /images/20220601/005a34470233480eaf376a313537d450.png
[SouthEast 1]: /images/20220601/16a4cc6ecbbf427e90de40553a95dfd9.png