Spark MLlib 课堂学习笔记 - 逻辑回归

古城微笑少年丶 2022-06-02 06:55 232阅读 0赞

关于逻辑回归的算法原理Spark官方文档里有说明，另外网上也有中文翻译文档可参考。本笔记是学习MLlib的辑回归API使用时一道练习题记录，通过这道练习，可以掌握基本使用。MLLib提供了两种算法实现，分别是SGD梯度下降法和LBFGS。

1. 数据文件

交通事故的统计文件，四列，accident(去年是否出过事故，1表示出过事故，0表示没有)，age(年龄 数值型)，vision(视力状况，分类型，1表示好，0表示有问题)，drive(驾车教育，分类型，1表示参加过驾车教育，0表示没有)。第1列是因变量，其它3列是特征。这是一个用空格分隔的文本文件，要使用MLLib算法库，首先要读文件并转成LabeledPoint数据类型的RDD。

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1.  1 17 1 1  
2.  1 44 0 0  
3.  1 48 1 0  
4.  1 55 0 0  
5.  1 75 1 1  
6.  0 35 0 1  
7.  0 42 1 1  
8.  0 57 0 0  
9.  0 28 0 1  
10. 0 20 0 1  
11. 0 38 1 0  
12. 0 45 0 1  
13. 0 47 1 1  
14. 0 52 0 0  
15. 0 55 0 1  
16. 1 68 1 0  
17. 1 18 1 0  
18. 1 68 0 0  
19. 1 48 1 1  
20. 1 17 0 0  
21. 1 70 1 1  
22. 1 72 1 0  
23. 1 35 0 1  
24. 1 19 1 0  
25. 1 62 1 0  
26. 0 39 1 1  
27. 0 40 1 1  
28. 0 55 0 0  
29. 0 68 0 1  
30. 0 25 1 0  
31. 0 17 0 0  
32. 0 45 0 1  
33. 0 44 0 1  
34. 0 67 0 0  
35. 0 55 0 1  
36. 1 61 1 0  
37. 1 19 1 0  
38. 1 69 0 0  
39. 1 23 1 1  
40. 1 19 0 0  
41. 1 72 1 1  
42. 1 74 1 0  
43. 1 31 0 1  
44. 1 16 1 0  
45. 1 61 1 0

2. SGD算法

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1.  package classify  
2.    
3.  /\*  
4.  accident.txt  
5.  accident(去年是否出过事故，1表示出过事故，0表示没有)  
6.  age(年龄 数值型)  
7.  vision(视力状况，分类型，1表示好，0表示有问题)  
8.  drive(驾车教育，分类型，1表示参加过驾车教育，0表示没有)  
9.   \*/  
10. import org.apache.spark.mllib.linalg.\{Vector, Vectors\}  
11. import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint  
12. import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD  
13. import org.apache.spark.\{SparkConf, SparkContext\}  
14.   
15. object LogisticSGD \{  
16.   
17.   def parseLine(line: String): LabeledPoint = \{  
18.     val parts = line.split(" ")  
19.     val vd: Vector = Vectors.dense(parts(1).toDouble, parts(2).toDouble, parts(3).toDouble)  
20.     return LabeledPoint(parts(0).toDouble, vd )  
21.   \}  
22.   
23.   
24.   def main(args: Array\[String\])\{  
25.     val conf = new SparkConf().setMaster(args(0)).setAppName("LogisticSGD")  
26.     val sc = new SparkContext(conf)  
27.     val data =  sc.textFile(args(1)).map(parseLine(\_))  
28.   
29.     val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed=11L)  
30.     val trainData = splits(0)  
31.     val testData = splits(1)  
32.   
33.     val model = LogisticRegressionWithSGD.train(trainData, 50)  
34.   
35.     println(model.weights.size)  
36.     println(model.weights)  
37.     println(model.weights.toArray.filter(\_ != 0).size)  
38.   
39.     val predictionAndLabel = testData.map(p => (model.predict(p.features), p.label))  
40.   
41.     predictionAndLabel.foreach(println)  
42.   
43.   \}  
44. \}

parseLine函数将文本文件的每一行转成一个LabeledPoint数据类型，randomSplit用例把数据集分成训练和测试两部分。val model = LogisticRegressionWithSGD.train(trainData, 50) 执行训练并得到模型，这里的50为迭代次数。val predictionAndLabel = testData.map(p => (model.predict(p.features), p.label))中的model.predict执行预测，testData.map测试数据集的特征值传递给model去预测，并将预测值与原有的label合并形成一个新的map。

3. LBFGS算法

**\[plain\]** view plain copy

1.  package classify  
2.    
3.  import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithLBFGS  
4.  import org.apache.spark.\{SparkConf, SparkContext\}  
5.  import org.apache.spark.mllib.linalg.\{Vector, Vectors\}  
6.  import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint  
7.    
8.  object LogisticLBFGS \{  
9.    
10.   def parseLine(line: String): LabeledPoint = \{  
11.     val parts = line.split(" ")  
12.     val vd: Vector = Vectors.dense(parts(1).toDouble, parts(2).toDouble, parts(3).toDouble)  
13.     return LabeledPoint(parts(0).toDouble, vd )  
14.   \}  
15.   
16.   def main(args: Array\[String\])\{  
17.     val conf = new SparkConf().setMaster(args(0)).setAppName("LogisticLBFGS")  
18.     val sc = new SparkContext(conf)  
19.     val data =  sc.textFile(args(1)).map(parseLine(\_))  
20.   
21.     val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed=11L)  
22.     val trainData = splits(0)  
23.     val testData = splits(1)  
24.   
25.     val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().setNumClasses(2).run(trainData)  
26.   
27.     println(model.weights.size)  
28.     println(model.weights)  
29.     println(model.weights.toArray.filter(\_ != 0).size)  
30.   
31.     val prediction = testData.map(p => (model.predict(p.features), p.label))  
32.   
33.     //println(prediction)  
34.     prediction.foreach(println)  
35.   
36.   \}  
37. \}

val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().setNumClasses(2).run(trainData)中的setNumClasses(2)设置分类数。

对于这个列子，LBFGS的效果比SGD的效果好。

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