本文通过使用Spark Machine Learning Library和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、Model Pipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等...数据 ---- ---- 我们的任务，是将旧金山犯罪记录（San Francisco Crime Description）分类到33个类目中。...给定一个犯罪描述，我们想知道它属于33类犯罪中的哪一类。分类器假设每个犯罪一定属于且仅属于33类中的一类。这是一个多分类的问题。 输入：犯罪描述。...数据提取 ---- ---- 利用Spark的csv库直接载入CSV格式的数据： from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext...label编码为一列索引号（从0到label种类数-1），根据label出现的频率排序，最频繁出现的label的index为0。
，由下划线连接，例如some_funciton） 02 几个重要的类 为了支撑上述功能需求和定位，PySpark中核心的类主要包括以下几个： SparkSession：从名字可以推断出这应该是为后续spark...最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...select：查看和切片 这是DataFrame中最为常用的功能之一，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列，也可经过简单变换后提取。...select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的action算子，即会真正执行计算并返回结果；而前面的很多操作则属于transform，仅加入到DAG中完成逻辑添加
推荐系统简介推荐系统的问题根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。...训练一个二分类模型，这个模型用于推理出用户是否会点击这个视频（根据业务场景来，有可能是点击，有可能是点赞，也有可能是转化）。将候选集合分别输入给模型进行推理。计算出每个视频会被用户点击的概率。...把模型的推理结果进行排序，取 top n 个概率最高的视频推送给用户。这一步就与传统的二分类模型不同， 我们已经知道模型输出的是目标属于某个类别的概率。...而在传统二分类模型中， 需要用户自己设定一个阈值（也叫置信度）来辅助判断目标的类别， 概率大于这个阈值的判定为正例，小于这个阈值的判定为负例，这正是二分类模型的原理。...我们可以理解为世界上所有的监督学习场景，都是由二分类，多分类和回归问题变种而来。
01 ML简介 在ML包中主要包含了三个主要的抽象类：转换器、评估器、管道，本文先来介绍第一种抽象类——转换器。...02 转换器 在PySpark中，我们通常通过将一个新列附加到DataFrame来转换数据。 Binarizer() 用处：根据指定的阈值将连续变量转换为对应的二进制值。...("nan"), ), (float("nan"), )] df = spark.createDataFrame(values, ["values"]) # splits 为分类区间...1,3],[4.0,3.0])|[0.6,-0.8]| +----------+-------------------+----------+ OneHotEncoderEstimator() 用处：将分类列编码为二进制向量列...（包括向量）列合并为一列向量。
实用工具：线性代数，统计，数据处理等工具 特征工程：特征提取，特征转换，特征选择 常用算法：分类，回归，聚类，协同过滤，降维 模型优化：模型评估，参数优化。...MLlib库包括两个不同的部分： pyspark.mllib 包含基于rdd的机器学习算法API，目前不再更新，以后将被丢弃，不建议使用。...，其列可以存储特征向量，标签，以及原始的文本，图像。...交叉验证模式使用的是K-fold交叉验证，将数据随机等分划分成K份，每次将一份作为验证集，其余作为训练集，根据K次验证集的平均结果来决定超参选取，计算成本较高，但是结果更加可靠。...而留出法只用将数据随机划分成训练集和验证集，仅根据验证集的单次结果决定超参选取，结果没有交叉验证可靠，但计算成本较低。 如果数据规模较大，一般选择留出法，如果数据规模较小，则应该选择交叉验证模式。
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。...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。...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。...DecisionTreeRegressor：与分类模型类似，标签是连续的而不是二元或多元的。 3、聚类 聚类是一种无监督的模型。PySpark ML包提供了四种模型。...基于PySpak.ml的GBDT算法分类任务实现 #加载相关库 from pyspark.ml.linalg import Vectors from pyspark.ml.classification
完整的数据集收集22277个不同用户的日志，而子集仅涵盖225个用户的活动。子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。两个数据集都有18列，如下所示。...」: 用户用于访问流媒体服务的代理;有57个不同类别「registration」: 用户的注册时间戳「level」 (non-static): 订阅级别;两类(免费和付费)「page:」 生成此事件时用户正在访问的页面...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...total_assembler = VectorAssembler(inputCols = binary_columns + [“numericscaled”], outputCol = “features”) # 使用三个不同的分类器定义三个不同的管道...6.结论和改进 梯度增强树分类器的F1分数（精确度和召回率）为0.855，可以根据过去的用户活动和与音乐流服务的交互来识别流失的用户，这有助于企业避免严重的经济损失。
这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列，我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。select方法将显示所选列的结果。...将分类变量转换为标签 我们还需要通过在Product_ID上应用StringIndexer转换将分类列转换为标签，该转换将标签的Product_ID列编码为标签索引的列。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称...在接下来的几周，我将继续分享PySpark使用的教程。同时，如果你有任何问题，或者你想对我要讲的内容提出任何建议，欢迎留言。 （*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）
这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...现在，他们希望建立一个模型来预测客户对各种产品的购买量，这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。 手把手实战项目 1....select方法将显示所选列的结果。我们还可以通过提供用逗号分隔的列名，从数据框架中选择多个列。...将分类变量转换为标签 我们还需要通过在Product_ID上应用StringIndexer转换将分类列转换为标签，该转换将标签的Product_ID列编码为标签索引的列。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称
“author”列的查询结果，第二个结果表格展示多列查询。...5.5、“substring”操作 Substring的功能是将具体索引中间的文本提取出来。在接下来的例子中，文本从索引号（1,3），（3,6）和（1,6）间被提取出来。...1,3），（3,6），（1,6）的结果 6、增加，修改和删除列 在DataFrame API中同样有数据处理函数。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...string dataframe.toJSON().first() # Obtaining contents of df as Pandas dataFramedataframe.toPandas() 不同数据结构的结果
，下面是粗略的对算法分组： 提取：从原始数据中提取特征； 转换：缩放、转换、修改特征； 选择：从大的特征集合中选择一个子集； 局部敏感哈希：这一类的算法组合了其他算法在特征转换部分（LSH最根本的作用是处理海量高维数据的最近邻...，NGram类将输入特征转换成n-grams； NGram将字符串序列（比如Tokenizer的输出）作为输入，参数n用于指定每个n-gram中的项的个数； from pyspark.ml.feature...（即主成分）的统计程序，PCA类训练模型用于将向量映射到低维空间，下面例子演示了如何将5维特征向量映射到3维主成分； from pyspark.ml.feature import PCA from pyspark.ml.linalg...N的真值序列转换到另一个在频域的长度为N的真值序列，DCT类提供了这一功能； from pyspark.ml.feature import DCT from pyspark.ml.linalg import...，可以参考下； LSH是哈希技术中很重要的一类，通常用于海量数据的聚类、近似最近邻搜索、异常检测等； 通常的做法是使用LSH family函数将数据点哈希到桶中，相似的点大概率落入一样的桶，不相似的点落入不同的桶中
真”或“假”的分类变量，这是我们想要预测的标签。...特征向量是浮点数值的数组，表示我们的模型可用于进行预测的自变量。标签是代表我们的机器学习算法试图预测的因变量的单个浮点值。在我们这样的二元分类问题中，我们使用0.0和1.0来表示两种可能的预测结果。...在我们的例子中，我们会将输入数据中用字符串表示的类型变量，如intl_plan转化为数字，并index（索引）它们。 我们将会选择列的一个子集。...，我们的下一步是将我们的数据集分割为train（训练集）和test（测试集）。...0.8，表明模型的结果相当好，并且肯定比随机猜测好。
特征化工具 特征提取 转化 降维 选择工具 实现算法 MLlib实现的算法包含： 分类 回归 聚类 协同过滤 流水线 使用Spark SQL中的DF作为数据集，可以容纳各种数据类型。...DF中的列可以是： 文本 特征向量 真实和预测标签等 转换器transformer能将一个DF转换成另一个DF，增加一个标签列。...pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.classification import LogisticRegression from pyspark.ml.feature...特征提取 TF-IDF；词频-逆向文件频率 TF：HashingTF是一个转换器；统计各个词条的词频 IDF：是一个评估器，在数据集上应用IDF的fit方法，会产生一个IDFmodel from pyspark.ml.feature...，或者在完成计算之后将证书索引还原成字符串标签。
任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...现在，他们希望建立一个模型来预测客户对各种产品的购买量，这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。 手把手实战项目 1....select方法将显示所选列的结果。我们还可以通过提供用逗号分隔的列名，从数据框架中选择多个列。...将分类变量转换为标签 我们还需要通过在Product_ID上应用StringIndexer转换将分类列转换为标签，该转换将标签的Product_ID列编码为标签索引的列。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称
这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...数据集简介 某零售公司想要了解针对不同类别的各种产品的顾客购买行为（购买量）。他们为上个月选定的大批量产品分享了各种客户的购买汇总。...select方法将显示所选列的结果。我们还可以通过提供用逗号分隔的列名，从数据框架中选择多个列。...将分类变量转换为标签 我们还需要通过在Product_ID上应用StringIndexer转换将分类列转换为标签，该转换将标签的Product_ID列编码为标签索引的列。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称
最后用一个小例子实战对比下sklearn与pyspark.ml库中随机森林分类器效果。 ? 01 ml库简介 前文介绍到，spark在核心数据抽象RDD的基础上，支持4大组件，其中机器学习占其一。...对应各种机器学习算法，主要区分分类、回归、聚类和推荐算法4大类，具体可选算法大多在sklearn中均有对应，主要对应操作为fit Pipeline是为了将一些列转换和训练过程形成流水线的容器（实际在sklearn...； DataFrame增加列：DataFrame是不可变对象，所以在实际各类transformer处理过程中，处理的逻辑是在输入对象的基础上增加新列的方式产生新对象，所以多数接口需指定inputCol和...具体数据和特征构建的过程可查阅前文了解，这里不再赘述。 选取球员各项能力数据，对PES中球员星级（取值为1-5，多分类任务）进行预测，训练集和测试集比例为7:3。...两个库中模型参数均采用相同参数（训练100棵最大深度为5的决策树，构建随机森林）。基于测试集对多分类结果预测准确率进行评估，得到结果对比如下： ? spark机器学习中的随机森林分类器准确率 ?
环境准备 集群环境Centos7.6默认的Python版本为2.7，鉴于目前机器学习的Python库已大量迁移至Python3，我们需要先把集群的Python替换掉。...7.现在我们的PySpark使用的就是python3了....在分类问题中，目标是将输入分离为一组离散的类或标签。例如在二分类中，如何识别狗和猫，狗和猫就是两个离散标签。 在回归问题中，要预测的值是连续数，而不是标签。这意味着您可以预测模型在训练期间未看到的值。...数据提取与探索 我们对示例数据集中的数据进行了稍微的预处理，以去除异常值（例如，Airbnbs发布价为$ 0 /晚），将所有整数都转换为双精度型，并选择了一百多个字段中的信息子集。...此外，对于数据列中所有缺失的数值，我们估算了中位数并添加了一个指示符列（列名后跟_na，例如bedrooms_na）。这样，ML模型或人工分析人员就可以将该列中的任何值解释为估算值，而不是真实值。
1.4 Veracity 你能想象一个逻辑错误的计算机程序产生正确的输出吗?同样，不准确的数据将提供误导的结果。准确性，或数据正确性，是一个重要的问题。对于大数据，我们必须考虑数据的异常。...Hive为HDFS中的结构化数据向用户提供了类似关系数据库管理系统的抽象。您可以创建表并在其上运行类似sql的查询。Hive将表模式保存在一些RDBMS中。...MLlib库提供的机器学习api非常容易使用。MLlib支持多种机器学习算法，包括分类、聚类、文本分析等等。 ML: ML也是一个位于PySpark核心的机器学习库。...您还可以将分析报告保存到许多系统和文件格式。 7.1 DataFrames DataFrames是一种抽象，类似于关系数据库系统中的表。它们由指定的列组成。...DataFrame 列中的元素将具有相同的数据类型。DataFrame 中的行可能由不同数据类型的元素组成。基本数据结构称为弹性分布式数据集(RDD)。数据流是RDD上的包装器。
该程序先分别从textFile和HadoopFile读取文件，经过一些列操作后再进行join，最终得到处理结果。...pyspark.ml训练机器学习库有三个主要的抽象类：Transformer、Estimator、Pipeline。...、回归、聚类和推荐算法4大类，具体可选算法大多在sklearn中均有对应，对应操作为fit； # 举例：分类模型 from pyspark.ml.classification import LogisticRegression...以其核心的梯度下降算法为例： 1、首先对数据划分至各计算节点； 2、把当前的模型参数广播到各个计算节点（当模型参数量较大时会比较耗带宽资源）； 3、各计算节点进行数据抽样得到mini batch的数据...本项目通过PySpark实现机器学习建模全流程：包括数据的载入，数据分析，特征加工，二分类模型训练及评估。 #!
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