基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。...K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型，以此来实现文本的类别标签预测。...是一个用来将词表示为数值型向量的工具，其基本思想是将文本中的词映射成一个 K 维数值向量 (K 通常作为算法的超参数)，这样文本中的所有词就组成一个 K 维向量空间，这样我们可以通过计算向量间的欧氏距离或者余弦相似度得到文本语义的相似度...使用 LabelConverter 将预测结果的数值标签转化成原始的文本标签。 最后在测试数据集上测试模型的预测精确度。...import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature
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...[1] 现在我们来用Spark Machine Learning Library[2]和PySpark来解决一个文本多分类问题。...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。例如：“ STOLEN AUTOMOBILE” 输出：类别。...3.交叉验证 用交叉验证来优化参数，这里我们针对基于词频特征的逻辑回归模型进行优化。...(predictionCol="prediction") evaluator.evaluate(predictions) 准确率变成了0.9851796929217101，获得了提升。
我们经常谈论的用户精细化运营，到底是什么？简单来讲，就是将网站的每个用户标签化，制作一个属于他自己的网络身份证。然后，运用人员通过身份证来确定活动的投放人群，圈定人群范围，更为精准的用户培养和管理。...最后通过以上的信息来获取用户信息，判断其具体的画像特征，然后得到类似于这样子的网络身份证。 ? 通常，拿到数据后，我们会将每个环节进行拆解，落实到具体的行动策略上。...、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)，准确率是应用最广的数据指标，也很清晰易懂，以男性为例。...信息量 这里涉及到两个计算公式，可以分别通过事件发生的数量和概率来获得信息量。计算出的信息量单位都是bit，也就是比特。 ?...需要注意的是，我们本次读取的数据集iris_tree.csv如下所示，想要数据集的朋友可以私信获取。 ? 具体代码: import org.apache.spark.ml.
它使用Spark强大的分布式引擎来扩展大规模数据集的深度学习。...但是不打算在整个数据集上工作，而是随机选择每个类别的50张图像。 ? 图1：每个文件夹包含50个图像[类（0到9）] 看看下面在十个文件夹中的内容。...为了演示目的，重命名下面显示的相应类标签的每个图像。 ? 图2：孟加拉手写数字 首先，将所有图像加载到Spark Data Frame。然后建立模型并训练它。之后，将评估训练模型的性能。...加载图片 数据集（从0到9）包含近500个手写的Bangla数字（每个类别50个图像）。在这里使用目标列手动将每个图像加载到spark数据框架中。...图3：10个孟加拉数字的混淆矩阵（0到9） 分类报告 在这里，还可以通过评估矩阵获得每个类别的分类报告。
，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。...通过为其提供maxCategories超参数，它可以自动识别哪些特征是类别型的，并且将原始值转换为类别索引。...（9）可以通过model来获取训练得到的逻辑斯蒂模型。...决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。...具体可以设置的参数可以通过explainParams()来获取。
幸运的是，Spark提供了一个基于海量数据的机器学习库，它提供了常用机器学习算法的分布式实现，开发者只需要有 Spark 基础并且了解机器学习算法的原理，以及方法相关参数的含义，就可以轻松的通过调用相应的...在当时，RDD是Spark主要的API，可以直接通过SparkContext来创建和操作RDD，但对于其他的API，则需要使用不同的context。...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。...positive_precision_amount/positive_amount recall_rate2 = negative_precision_amount/negative_amount print("正样本召回率为...:{},负样本召回率为:{}".format(recall_rate1,recall_rate2)) -------------------------------------------------
默认的50%的决策阈值得出了77.8%/70%的召回率-精确度的权衡。图片通过调整我们的决策阈值，我们可以定制我们想要的召回/精确率。?...总结&业务思考我们可以调整我们的决策（概率）阈值，以获得一个最满意的召回率或精确度。比如在我们的场景下，使用了0.72的阈值取代默认的0.5，结果是在召回率没有下降的基础上，提升了精度。...现实中，召回率和精确度之间肯定会有权衡，特别是当我们在比较大的数据集上建模应用时。...我们当前的结果已经很不错了，如果业务负责人想追求更高的召回率，并愿意为此花费一些成本，我们可以降低决策（概率）门槛。...举例来说，在我们当前的例子中，如果我们将决策判定概率从0.5降低到0.25，可以把召回率提升到88.9%，但随之发生变化的是精度降低到47%。
添加标签 在开发标签之前，我们需要先在用户画像的系统中添加我们所需要使用到的标签和对应的值。...添加完毕，我们可以在数据库中进行查看 接下来就剩下代码部分的开发了。 代码实操 因为考虑到博主已经讲了好几篇关于标签开发的博客，过程都叙述的比较详细。...{DecisionTreeClassificationModel, DecisionTreeClassifier} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator...val evaluator: MulticlassClassificationEvaluator = new MulticlassClassificationEvaluator() //多类别评估器...newTags } def main(args: Array[String]): Unit = { // 调用方法 exec() } 程序运行完后，我们可以通过观察
（需要对测试集进行一下处理，adult.data.txt的标签是>50K和标签是>50K.和率。...通过对 Spark 机器学习库 MLlib 的编程实验，我体会到了以下几个方面的丰富之处： 广泛的算法覆盖: MLlib 提供了各种机器学习算法的实现，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树...这使得我们可以选择最适合特定任务的算法进行建模和预测。 大规模数据处理: 基于 Spark 引擎，MLlib 可以处理大规模数据集，利用分布式计算能力进行高效的机器学习任务。...通过深入学习和实践 MLlib，我们可以更好地理解和应用各种机器学习算法，掌握大规模数据处理和分布式计算的技巧，为解决实际问题提供强大的工具和框架。
pyspark.ml 包含基于DataFrame的机器学习算法API，可以用来构建机器学习工作流Pipeline，推荐使用。...一，MLlib基本概念 DataFrame: MLlib中数据的存储形式，其列可以存储特征向量，标签，以及原始的文本，图像。...vector: [-0.03930013366043568,0.08479443639516832,-0.025407366454601288] 3， OnHotEncoder OneHotEncoder可以将类别特征转换成...但它可以用于Pipeline中作为Transformer. from pyspark.ml.feature import SQLTransformer df = spark.createDataFrame...，缺失值可以用 float("nan")来表示。
eval.eval()用于将预测结果与实际标签进行比较并计算各种评估指标（如准确率、精确度、召回率等）。...评估模型：使用Evaluation类来评估模型的性能，计算分类准确率、精确度、召回率等指标。通过model.output()得到模型的预测输出，并与实际标签进行比较。...运行结果输出的评估结果包括准确率（Accuracy）、精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数等，这些指标将帮助我们了解模型的分类效果。...精确度（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数（F1 Score）:精确度为0.6009，说明模型对正类的预测准确性一般。召回率为0.5421，说明模型识别正类的能力较弱。...F1分数（F1 Score）:F1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于平衡模型的两种性能。混淆矩阵的意义混淆矩阵可以帮助我们识别模型在哪些类别上表现较好或较差，从而采取有针对性的改进措施。
你知道它们是怎么列一堆的人脸然后让你识别的吗？你在给这些照片打标签的时候其实就是在训练人脸识别模型去识别新面孔。祝贺你，你现在可以说自己具备训练机器学习模型的经验了！...1）机器学习的好处是可以预测 如果你只是给图片中朋友的脸打标签的话，这并不是在使用机器学习模型。如果你上传新照片然后突然它告诉你图片里面的每个人都是谁的话，那就是机器学习了。...如果我挥舞一下魔杖就可以将你的生产力提高那么多的话，你会给我很多钱的。结果表明我可以，通过利用机器学习，所以给我钱吧。...神经网络工作机制有点像你的大脑，通过很多很多的训练调整自己来理解香蕉应该是什么样子。你创建的节点层次可以很深。 5）我们距离AI具备自我意识还有一段路要走 现在我还不担心机器人统治地球的事儿。...每一种类别就像一种选择或者标签。你训练机器学习模型把一堆输入数据（像一张照片或者一篇新闻）放进某一类里面。一些模型会提供若干类作为结果，二有的每次只会返回一个类别。
比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。...朴素贝叶斯可以非常有效地训练。通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。...对于支持向量机来说，数据点被视为 维向量，而我们想知道是否可以用 维[超平面]来分开这些点。这就是所谓的[线性分类器]。 可能有许多超平面可以把数据分类。...我们使用两个特征变换器来准备数据;这些帮助标记和分类特征的索引类别，向决策树算法可识别的DataFrame添加元数据。...import org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
这可以被表述为二分类问题，对于一组输入变量只可能有两个输出结果（因此称为二分类）：患者要么幸存要么死亡。每个结果都是一个类别。每个类都由一个标签唯一标识，总结如下。...在上例中，标签为0的准确率为69 /（69 + 4）= 0.945，标签为0的召回率为69 /（69 + 3）= 0.958。 精确度和召回率都是介于0和1之间的数字。...在最理想的情况下，当模型完美地预测每个标签时，混淆矩阵在非对角线上的项为0。 请注意，二分类是一个多分类问题的一个特例。混淆矩阵，准确率和召回率的定义都可以可以扩展到多分类，其中涉及问题多于两类。...我们应用k = 10的k重交叉验证来获得10对训练数据集和测试数据集。性能指标表明没有任何一个模型的的预测结果是成功的。特别是，有的模型未能预测死亡患者，即标签为1的召回率非常接近0。...89 0 0 1 第0类准确率：1.0 第0类召回率：1.0 第1类准确率：1.0 第1类召回率：1.0 该模型性能绝佳，正确预测所有标签。我们观察到，通过增加计算单元的数量可以提高模型性能。
召回率可以被认为是模型能够找到数据集中所有感兴趣样本的能力。 ? 注意到这个等式：如果我们把所有的样本都标记为恐怖分子，那么我们的召回率就会达到1.0！我们有一个完美的分类器吗？不完全是。...▌可视化精度和召回率 ---- ---- 我已经抛出了一些新的术语，我们将通过一个示例来演示如何在实践中使用它们。在我们到达那里之前，我们需要简要地谈谈用于显示精确度和召回率的两个概念。...如果我们有一个识别疾病的模型，我们的模型可能会为0到1之间的每个患者输出一个分数，我们可以在此范围内设置一个阈值来标记患者患有该疾病（正负标签）。通过改变阈值，我们可以尝试达到正确的精度与召回平衡。...我们将在0.5的阈值处对召回率，精确度，真正类率（TPR）与负正类率（FPR）进行一次样本计算。 首先我们得到混淆矩阵： ? 我们可以使用矩阵中的数字来计算召回率，精度和F1分数： ?...在0.0的阈值，我们的召回率是完美的 - 我们能发现所有患有该疾病的患者 - 但我们的精确度很低，因为有很多误报。 通过改变阈值并选择最大化F1分数的阈值，我们可以沿着给定模型的曲线移动。
因此，在这些应用中，确保模型具有高的精确度至关重要。只有通过提高精确度，我们才能降低假阳性的风险，从而减少误判带来的负面影响。 3....通过计算准确率和召回率的调和平均值，F1评分在两者之间取得了一个平衡点，使得我们能够在不偏袒任何一方的情况下评估模型的性能。...通过改变阈值，我们可以调整模型的真阳性率和假阳性率，从而获得不同的分类结果。ROC曲线越靠近左上角，表明模型在区分正负样本方面的性能越好。...它可以帮助我们更好地了解模型在精确性和召回率之间的权衡，并选择合适的模型以满足实际需求。 7....采用深度学习算法，可以将发动机传感器获得的数据（原始测量）直接作为数据输入，通过特征学习得到特征标签，用于监督学习来检测发动机的异常情况。
比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。...朴素贝叶斯可以非常有效地训练。通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。...对于支持向量机来说，数据点被视为 [1240] 维向量，而我们想知道是否可以用 [1240] 维超平面来分开这些点。这就是所谓的线性分类器。 可能有许多超平面可以把数据分类。...我们使用两个特征变换器来准备数据;这些帮助标记和分类特征的索引类别，向决策树算法可识别的DataFrame添加元数据。...import org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
negative（PN）：预测中阴性样本总数，一般也就是预测标签为0的样本总数； 当前案例中，可以将猫猫类别作为阳性样本，也就是二分类中的1类，狗狗作为阴性数据，也就是0类样本 对于刚才的案例而言，P...根据召回率的计算公式我们可以试想，如果以召回率作为模型评估指标，则会使得模型非常重视是否把1全部识别了出来，甚至是牺牲掉一些0类样本判别的准确率来提升召回率，即哪怕是错判一些0样本为1类样本，也要将...的判别会趋于保守，只对那些大概率确定为1的样本进行1类的判别，从而会一定程度牺牲1类样本的准确率，在每次判别成本较高、而识别1样本获益有限的情况可以考虑使用精确度 关于召回率和精确度，也可以通过如下形式进行更加形象的可视化展示...，那么，有没有一个指标来综合考虑精确率和召回率了，再大多数情况下，其实我们是希望获得一个更加“均衡”的模型判别指标，即我们既不希望模型太过于激进、也不希望模型太过于保守，并且对于偏态样本，既可以较好的衡量...，我们需要根据实际业务情况，将重点识别的样本类划为类别1，其他样本划为类别0 如果0、1两类在业务判断上并没有任何重要性方面的差异，那么我们可以将样本更少的哪一类划为1类 在评估指标选取上，同样需要根据业务情况判断
先使用训练数据集来构造分类模型，然后使用测试数据集来评估模型的分类准确率。 如果认为模型的准确率可以接受，就可以用该模型对其它数据元组进分类。 一般来说，测试阶段的代价远低于训练阶段。...决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。...import StringIndexer, VectorIndexer from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator...（对应的就是 classification tree），也即对应的目标值是类别型数据，也可以应用于回归预测问题的求解（regression tree），其输出值则可以是连续的实数值。...也就是说，通过交叉验证找到最佳的ParamMap，利用此ParamMap在整个训练集上可以训练（fit）出一个泛化能力强，误差相对小的的最佳模型。
对于每个任务，网络都会对其预测的置信度进行建模，可以在此处看到我们共有三个类别（RBC、WBC 和Platelets）。 我们应该如何决定哪个模型更好？...这当然是从事物表面来看——但是我们可以相信图像和直觉吗？ 如果我们能够直接量化每个模型在测试集中的图像、类和不同置信阈值下的表现，那就太好了。...包含置信元素的模型可以通过调整进行预测所需的置信水平来权衡召回的精确度。...精度-召回曲线是绘制模型精度和以召回率作为模型置信阈值函数的过程。它是向下倾斜的，因为随着置信度的降低，会做出更多的预测，进而预测的准确性会降低（影像精确度）。...通过并集上的交点测量正确性 目标检测系统根据边界框和类标签进行预测。 真正的目标检测图 在实践中，X1、X2、Y1、Y2 坐标中预测的边界框肯定会偏离地面真实标签（即使稍微偏离）。
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