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【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

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。...').options(header='true', inferschema='true').load('train.csv') 除去一些不要的列，并展示前五行： drop_list = ['Dates...训练/测试数据集划分 ---- ---- # set seed for reproducibility (trainingData, testData) = dataset.randomSplit([0.7...：5185 测试数据量：2104 模型训练和评价 ---- ---- 1.以词频作为特征，利用逻辑回归进行分类 我们的模型在测试集上预测和打分，查看10个预测概率值最高的结果： lr = LogisticRegression

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

在创建了RDDs之后，我们可以对RDDs做2种不同类型的操作： Transformations - 转换操作，从一个RDD转换成另外一个RDD Actions - 动作操作，通过RDD计算结果 RDDs...这是我们的分类算法所需要的 将数据集划分为训练和测试数据集 使用训练数据训练模型 计算测试数据的训练误差 SPARK LOGISTIC REGRESSION 我们将用Spark的逻辑回归算法训练分类模型...3.0,3.0,3.0,2.0,2.0,3.0]), (1.0,[3.0,3.0,2.0,3.0,2.0,3.0]), (1.0,[3.0,3.0,2.0,2.0,3.0,3.0])) 接着我们划分一下训练数据和测试数据...，将parsedData的60%分为训练数据，40%分为测试数据。...= splits(1) 训练数据和测试数据也可以像上面一样，使用take()者count()查看。

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案例：Spark基于用户的协同过滤算法

根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行商品推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x,y,z三本图书，并且给出了5星的好评。...冷启动策略 使用ALSModel进行预测时，测试数据集中的用户和/或项目在训练模型期间不存在是很常见的。...当Spark中的使用简单随机拆分为CrossValidator或者TrainValidationSplit，它实际上是非常普遍遇到的评估集不是在训练集中的用户和/或项目。...Spark允许用户将coldStartStrategy参数设置为“drop”，以便删除DataFrame包含NaN值的预测中的任何行。...= ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2)) //使用ALS在训练集数据上构建推荐模型 val als = new ALS().setMaxIter(5).setRegParam

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

在创建了RDDs之后，我们可以对RDDs做2种不同类型的操作： Transformations - 转换操作，从一个RDD转换成另外一个RDD Actions - 动作操作，通过RDD计算结果 RDDs...这是我们的分类算法所需要的 将数据集划分为训练和测试数据集 使用训练数据训练模型 计算测试数据的训练误差 SPARK LOGISTIC REGRESSION 我们将用Spark的逻辑回归算法训练分类模型...3.0,3.0,3.0,2.0,2.0,3.0]), (1.0,[3.0,3.0,2.0,3.0,2.0,3.0]), (1.0,[3.0,3.0,2.0,2.0,3.0,3.0])) 接着我们划分一下训练数据和测试数据...，将parsedData的60%分为训练数据，40%分为测试数据。...= splits(1) 训练数据和测试数据也可以像上面一样，使用take()者count()查看。

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SparkML模型选择（超参数调整）与调优

Spark ML模型选择与调优 本文主要讲解如何使用Spark MLlib的工具去调优ML算法和Pipelines。内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。...ParamMaps的集合：可供选择的参数，有时称为用来搜索“参数网格” Evaluator：度量标准来衡量一个拟合Model在测试数据上的表现 在高层面上，这些模型选择工具的作用如下： 他们将输入数据分成单独的训练和测试数据集...Cross-Validation-交叉验证 CrossValidator开始的时候会将数据分割成很多测试集和训练集对儿。...为了评估出一个组特殊的paramMap，crossValidator 会计算通过Estimator在三组不同数据集上调用fit产生的3个模型的平均评估指标。...真就意味着代价相对少了一些，当训练集不是很大的时候，将不会产生一个可靠的结果。

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【技术分享】梯度提升树分类

这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。...2.梯度提升 根据参考文献【1】的介绍，梯度提升算法的算法流程如下所示： 1.png 在上述的流程中，F(x)表示学习器，psi表示损失函数，第3行的y_im表示负梯度方向，第4行的R_lm表示原数据改变分布后的数据...在MLlib中，提供的损失函数有三种。如下图所示。 2.png 第一个对数损失用于分类，后两个平方误差和绝对误差用于回归。...，computeError的实现不同。...方法扩展自TreeEnsembleModel，它是树结构组合模型的表示，其核心代码如下所示： //不同的策略采用不同的预测方法 def predict(features: Vector): Double

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MLlib中的Random Forests和Boosting

总而言之，两种方法都是多个决策树的加权集合。集成模型基于多个树给出的结果进行结合来做出预测。下图是建立在3个树之上的一个非常简单的例子。 ?...在上图的回归集成中，每棵树都会产生一个实数值，随后这3个值被整合以产生一个最终的结果。这里使用的是均值计算，当然你也可以根据预测任务来选择使用不同技术。...在这里，我们看一下MLlib完成的两个关键优化： 内存：Random Forests中每棵树训练都使用了数据的不同子样本。...扩展模型体积：训练时间和测试错误 下文两张图片展示了在集成中增加树的数量时的效果。...下面的两张图表示了在大型训练数据集上的效果。使用更多的数据时，两个方法的训练时间都有所增长，但是显然也都得到了一个更好的结果。 ? ?

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Apache Spark MLlib入门体验教程

最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，Spark代码库后来被捐赠给Apache软件基金会，该基金会从那时起就一直在维护它。 Spark提供了一个接口，用于使用隐式数据并行和容错来编程整个集群。...安装完成后可以在命令行测试是否安装成功，命令行cd进入spark安装路径查看spark版本的命令如下： ./pyspark --version 如果显示下列结果说明安装成功。 ?...，这里我们可以直接使用RandomSplit函数，而不是之前sklearn中的train_test_split函数。...train，test = data_2.randomSplit（[0.7,0.3]） 训练与评估模型，与平时我们训练和评估模型一样，只不过在spark中我们使用的是spark为我们提供的算法函数。...在spark中我们需要从pyspark.ml中导入算法函数，使用model.transform()函数进行预测，这个和之前用的model.predict()还是有区别的。

2.6K20

Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

显性与隐性反馈 基于矩阵分解的协同过滤的标准方法将用户项矩阵中的条目视为用户对项目给出的显式偏好，例如，给予电影评级的用户。...冷启动策略 在使用ALS模型进行预测时，通常会遇到测试数据集中的用户和/或项目，这些用户和/或项目在训练模型期间不存在。...这通常发生在两种情况中： 在生产中，对于没有评级历史且未对模型进行过训练的新用户或项目（这是“冷启动问题”）。 在交叉验证期间，数据在训练和评估集之间分割。...当使用Spark的CrossValidator或TrainValidationSplit中的简单随机分割时，实际上很常见的是在评估集中遇到不在训练集中的用户和/或项目 默认情况下，当模型中不存在用户和/...Spark允许用户将coldStartStrategy参数设置为“drop”，以便删除包含NaN值的预测的DataFrame中的任何行。然后将根据非NaN数据计算评估度量并且该评估度量将是有效的。

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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

显性与隐性反馈 基于矩阵分解的协同过滤的标准方法将用户项矩阵中的条目视为用户对项目给出的显式偏好，例如，给予电影评级的用户。...冷启动策略 在使用ALS模型进行预测时，通常会遇到测试数据集中的用户和/或项目，这些用户和/或项目在训练模型期间不存在。...这通常发生在两种情况中： 在生产中，对于没有评级历史且未对模型进行过训练的新用户或项目（这是“冷启动问题”）。 在交叉验证期间，数据在训练和评估集之间分割。...当使用Spark的CrossValidator或TrainValidationSplit中的简单随机分割时，实际上很常见的是在评估集中遇到不在训练集中的用户和/或项目 默认情况下，当模型中不存在用户和...Spark允许用户将coldStartStrategy参数设置为“drop”，以便删除包含NaN值的预测的DataFrame中的任何行。然后将根据非NaN数据计算评估度量并且该评估度量将是有效的。

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Spark 模型选择和调参

Spark - ML Tuning 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和...pipeline，内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数； 目录： 模型选择，也就是调参； 交叉验证； 训练集、验证集划分； 模型选择（调参） 机器学习的一个重要工作就是模型选择...列表：用于搜索的参数空间； Evaluator：衡量模型在集外测试集上表现的方法； 这些工具工作方式如下： 分割数据到训练集和测试集； 对每一组训练&测试数据，应用所有参数空间中的可选参数组合： 对每一组参数组合...numFeatures有3个可取值，regParam有2个可取值，CrossValidator使用2个fold，这将会训练3*2*2个不同的模型，在实际工作中，通常会设置更多的参数、更多的参数取值以及更多的...、验证集 对于超参数调试，Spark还支持TrainValidationSplit，它一次只能验证一组参数，这与CrossValidator一次进行k次截然不同，因此它更加快速，但是如果训练集不够大的化就无法得到一个真实的结果

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PySpark 中的机器学习库

但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...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。...CountVectorizer：将文本文档转换为单词计数的向量。...在应用StringIndexer对labels进行重新编号后，带着这些编号后的label对数据进行了训练，并接着对其他数据进行了预测，得到预测结果，预测结果的label也是重新编号过的，因此需要转换回来...都会完成一个任务，如数据集处理转化，模型训练，参数设置或数据预测等，这样的 PipelineStage 在 ML 里按照处理问题类型的不同都有相应的定义和实现。

3.3K20

图解大数据 | Spark机器学习(下)—建模与超参调优

构造分类模型的过程一般分为训练和测试两个阶段。 在构造模型之前，将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。 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。...其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。...聚类属于典型的无监督学习（Unsupervised Learning） 方法。 与监督学习（如分类器）相比，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。...例如： k=3时，CrossValidator会生成3个 (训练数据, 测试数据) 对，每一个数据对的训练数据占2/3，测试数据占1/3。...为了评估一个ParamMap，CrossValidator 会计算这3个不同的 (训练, 测试) 数据集对在Estimator拟合出的模型上的平均评估指标。

1.1K21

MLlib中的随机森林和提升方法

本帖是与来自于Origami Logic 的Manish Amd共同撰写的。 Apache Spark 1.2将随机森林和梯度提升树(GBT)引入到MLlib中。...在这里，我们使用均值来将结合不同的预测值(但具体的算法设计时，需要根据预测任务的特点来使用不同的技术)。 分布式集成学习 在MLlib中，随机森林和GBT(梯度提升树)通过实例(行)来对数据进行划分。...我们想强调在MLlib中使用的两个关键优化： 内存：随机森林使用不同的数据子样本来训练每棵树。...下面的每张图比较了梯度增强树("GBT")和随机森林("RF")，这些图中的树被构建到不同的最大深度。...扩展训练数据集大小：训练时间和测试错误 接下来的两张图片显示了使用更大的训练数据集时的效果。在有更多的数据时，这两种方法都需要更长时间的训练，但取得了更好的测试结果。

1.3K100

用人工神经网络预测急诊科患者幸存还是死亡

问题描述 国家卫生统计中心是美国卫生和人类服务部的一部分，定期发布国家医院门诊医疗调查（NHAMCS）结果，其中包括医院急诊科(ED)的患者统计数据。...性能评价 训练完模型后，我们应该能够针对测试数据定量测量其性能，测试数据和训练数据是分开的。然后，在不同的模型中，我们选择对测试数据具有最佳性能的模型。...（将会有k个这样的对）对于每个这样的对，使用训练数据集训练一个不同的模型，并根据测试数据集测量其性能。 比较所有的模型并选择最佳性能的一个模型。 如果最佳性能模型的结果令人满意，则停止。...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。...循环重复10次以下步骤：（i）获得训练和测试数据集（ii）训练模型和测量模型的性能。 最后，停止Spark上下文。这就终止了主程序。

1.3K70

基于Spark Mllib的文本分类

Skip-Gram 模型中一定上下文窗口内的词两两之间都会计算概率，并且通常情况下，上下文窗口越大所能涵盖的词组合情况就越全面，这样可以带来更加精确的结果，但是缺点是也会增加训练时间。...blockSize:该参数被前馈网络训练器用来将训练样本数据的每个分区都按照 blockSize 大小分成不同组，并且每个组内的每个样本都会被叠加成一个向量，以便于在各种优化算法间传递。...8:2 的比例分成训练和测试数据集。...使用 MultilayerPerceptronClassifier 训练一个多层感知器模型。 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。

1.6K80

【机器学习】--决策树和随机森林

C4.5算法：有时候给个特征，它分的特别多，但是完全分对了，比如训练集里面的编号 信息增益特别大，都甚至等于根节点了，那肯定是不合适的 问题在于行编号的分类数目太多了，分类太多意味着这个特征本身的熵大，...CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。...用训练数据来计算损失函数，决策树不断生长的时候，看看测试数据损失函数是不是变得越低了， 这就是交互式的做调参的工作，因为我们可能需要做一些决策树叶子节点的剪枝，因为并不是树越高越好，因为树如果非常高的话...选取过程： 取某些特征的所有行作为每一个树的输入数据。 然后把测试数据带入到每一个数中计算结果，少数服从多数，即可求出最终分类。...结果： ? 深度为3一共15个节点。 ?  随机森林： package com.bjsxt.rf import org.apache.spark.

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