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Spark 中的机器学习库及示例

2019年06月15日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

mllib 是 spark 的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。mllib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道 api。具体来说，主要包括以下几方面的内容：

  1. 机器学习算法：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；
  2. 特征化工具：特征提取、转化、降维和特征选择等工具；
  3. 管道：由于构建、评估和调整机器学习管道的工具；
  4. 持久性：保存和加载算法，模型和管道；
  5. 实用工具：线性代数，统计和数据处理等工具。

dataframe-based api

从 spark 2.0 开始，rdd-based api 已经进入维护模式，不再增加新的功能，并期望在 spark 3.0 中移除。而 dataframe-based api 成为 spark 中的机器学习的主要 api。主要原因有以下几点：

  1. dataframes 提供比 rdds 更加用户友好的 api，好处包括支持多种 spark 数据源，sql/dataframe 查询，tungsten 和 catalyst 优化以及跨语言的统一 api；

  2. dataframe-based api 为 mllib 提供了统一的跨多种 ml 算法和多种语言的 api；

  3. dataframes 有助于实用的 ml 管道，特别是功能转换。

使用 ml pipeline api 可以很方便的把数据处理，特征转换，正则化，以及多个机器学习算法联合起来，构建一个单一完整的机器学习流水线。这种方式给我们提供了更灵活的方法，更符合机器学习过程的特点，也更容易从其他语言迁移。

机器学习工具

示例（逻辑回归）

逻辑回归是预测分类结果的常用方法。广义线性模型的一个特例是预测结果的概率。在 spark.ml 中，逻辑回归可以用 binomial logistic regression 来预测二元结果，或者使用 multinomial logistic regression 来预测多类结果。使用 family 参数在这两个算法之间进行选择，或者保持不设置，spark 将推断出正确的变量。

from pyspark.ml.classification import logisticregression

# load training data
training = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

lr = logisticregression(maxiter=10, regparam=0.3, elasticnetparam=0.8)

# fit the model
lrmodel = lr.fit(training)

# print the coefficients and intercept for logistic regression
print("coefficients:" + str(lrmodel.coefficients))
print("intercept:" + str(lrmodel.intercept))

# we can also use the multinomial family for binary classification
mlr = logisticregression(maxiter=10, regparam=0.3, elasticnetparam=0.8, family="multinomial")

# fit the model
mlrmodel = mlr.fit(training)

# print the coefficients and intercepts for logistic regression with multinomial family
print("multinomial coefficients:" + str(mlrmodel.coefficientmatrix))
print("multinomial intercepts:" + str(mlrmodel.interceptvector))

其中，libsvm 为一种数据格式，具体形式可以参考：。regparam 定义了正则化项的权重参数，elasticnetparam 表示选择的正则化项。假设定义的正则化项如下：

\[l(w)=\lambda(\alpha l_1(w)+(1-\alpha)l_2(w))\tag{1}\]

则 regparam 参数正是对应了参数 \(\lambda\)，而 elasticnetparam 则是对应了参数 \(\alpha\)，则有如下情况：

  • 当 \(\alpha=0\) 时，惩罚项为 l2 正则，默认情况；
  • 当 \(\alpha=1\) 时，惩罚项为 l1 正则；
  • 当 \(0<\alpha<1\) 时，惩罚项为 l1 正则和 l2 正则的混合；

l1 和 l2 正则的主要目的是解决模型的过拟合问题，具体的形式为：

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