PySpark︱pyspark.ml 相关模型实践

悟乙己

发布于 2020-03-27 15:49:46

1.8K0

发布于 2020-03-27 15:49:46

文章目录
1 pyspark.ml MLP模型实践
模型存储与加载
9 spark.ml模型评估 MulticlassClassificationEvaluator

1 pyspark.ml MLP模型实践

官方案例来源：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier

>>> from pyspark.ml.linalg import Vectors
>>> df = spark.createDataFrame([
...     (0.0, Vectors.dense([0.0, 0.0])),
...     (1.0, Vectors.dense([0.0, 1.0])),
...     (1.0, Vectors.dense([1.0, 0.0])),
...     (0.0, Vectors.dense([1.0, 1.0]))], ["label", "features"])
>>> mlp = MultilayerPerceptronClassifier(maxIter=100, layers=[2, 2, 2], blockSize=1, seed=123)
>>> model = mlp.fit(df)
>>> model.layers
[2, 2, 2]
>>> model.weights.size
12
>>> testDF = spark.createDataFrame([
...     (Vectors.dense([1.0, 0.0]),),
...     (Vectors.dense([0.0, 0.0]),)], ["features"])
>>> model.transform(testDF).select("features", "prediction").show()
+---------+----------+
| features|prediction|
+---------+----------+
|[1.0,0.0]|       1.0|
|[0.0,0.0]|       0.0|
+---------+----------+
...
>>> mlp_path = temp_path + "/mlp"
>>> mlp.save(mlp_path)
>>> mlp2 = MultilayerPerceptronClassifier.load(mlp_path)
>>> mlp2.getBlockSize()
1
>>> model_path = temp_path + "/mlp_model"
>>> model.save(model_path)
>>> model2 = MultilayerPerceptronClassificationModel.load(model_path)
>>> model.layers == model2.layers
True
>>> model.weights == model2.weights
True
>>> mlp2 = mlp2.setInitialWeights(list(range(0, 12)))
>>> model3 = mlp2.fit(df)
>>> model3.weights != model2.weights
True
>>> model3.layers == model.layers
True

主函数为：

class pyspark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier(featuresCol='features', labelCol='label', predictionCol='prediction', maxIter=100, tol=1e-06, seed=None, layers=None, blockSize=128, stepSize=0.03, solver='l-bfgs', initialWeights=None, probabilityCol='probability', rawPredictionCol='rawPrediction')

其中,隐藏层的解释：

layers=[8, 9, 8, 2]

指定神经网络的图层：输入层8个节点(即8个特征)，与特征数对应；两个隐藏层，隐藏结点数分别为9和8；输出层2个结点(即二分类) 其中，节点特征数量限定的时候，自己的训练集是一次性将特征+target一起给入模型，所以在计算特征个数的时候，需要整体-1

blockSize 用于在矩阵中堆叠输入数据的块大小以加速计算。数据在分区内堆叠。

如果块大小大于分区中的剩余数据，则将其调整为该数据的大小。
本来建议大小介于10到1000之间。默认值：128，现在比较建议设置为1

模型存储与加载

笔者自己在使用GBDT的时候，有点闹不明白：GBTClassificationModel和GBTClassifier的区别，因为两者都可以save 和load

这个小问题从官方的case来看，代表着： GBTClassifier是初始化的模型；GBTClassificationModel是fit之后的模型。如果是训练之后的model，需要使用GBTClassificationModel来进行save和load.

9 spark.ml模型评估 MulticlassClassificationEvaluator

之前找这个评估函数找了半天，需要用这样的用法(f1|weightedPrecision|weightedRecall|accuracy) 其中，predictionCol，是指定哪个是target。

from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

predictionAndLabels = result.select("prediction", "label")
for indexes in ['accuracy','weightedRecall','weightedPrecision','f1']:
    evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", 
                                predictionCol="prediction", metricName=indexes)
    print("Test set {} = {}".format(indexes,str(evaluator.evaluate(predictionAndLabels))))

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。

如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

spark

python

存储

本文分享自作者个人站点/博客前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

spark

python

存储

登录后参与评论

0 条评论

热度