Spark MLlib中分类和回归算法

Spark MLlib中分类和回归算法：

• -分类算法：

              pyspark.mllib.classification

                     -朴素贝叶斯 NaiveBayes

                     -支持向量机（优化：随机梯度下降）SVMWithSGD

                     -逻辑回归  LogisticRegressionWithSGD

                            // 从Spark 2.0开始，官方推荐使用BFGS方式优化LR算法

                            LogisticRegressionWithBFGS

                            // 针对流式数据实时模型训练算法

                            StreamingLogisticRegressionWithSGD

• -树Tree相关分类算法：

              pyspark.mllib.tree

              　　-决策树 DecisionTree

               　  -随机森林算法 –集成学习算法-Bagging方式   RandomForest

               　  -梯度提升决策树算法 –集成学习算法 –Boosting方式  GradientBoostedTrees

        　　　　Spark MLlib中从底层源码来看，无论是DT 还是RF还是GBT算法，底层都是RF算法实现的。

• -分类算法的类别：

        　　树相关的算法，既可以做二分类，又可以做多分类算法：

               　　numClass: Number of classes for classification

        　　-二分类

               　　NB、SVM、LR

        　　-多分类

              　　 NB、LR

 

 

监督学习算法：

        数据集RDD[LabeledPoint]

               标签向量 LabelPoint = feature: Vector + label: Float

        类比：

               RDD 类似 矩阵

               数组 类比  Vector

        无论是矩阵还是向量分为两种类型：

               -稀疏类型

                      稀疏矩阵，稀疏向量

               -稠密类型

                      稠密矩阵，稠密向量

 

       Spark MLlib中回归算法（基于RDD 实现算法库）：

              -a. 线性回归算法相关：

                     LinerRegressionWithSGD

                     LassoWithSGD

                            L1-regularization

                     RidgeRegressionWithSGD

                            L2-regularization

              -b. 树算法相关

        　　　　-决策树 DecisionTree

        　　　   -随机森林算法 –集成学习算法-Bagging方式   RandomForest

        　　　   -梯度提升决策树算法 –集成学习算法 –Boosting方式  GradientBoostedTrees

 

基于DataFrame实现机器学习库，几个重要的概念：

    -a. DataFrame

        类似Pandas中dataframe，将算法所有的数据集存储在DataFrame数据结构中。

        DataFrame = RDD + Schema(字段名称、字段类型)

    -b. Estimator

        模型学习器，就是算法，比如ALS，DecisionTree，将数据应用到模型学习器中会得到一个模型Model。

        每个模型学习器中有个一个方法(训练模型）：

            fit(dataframe) -> Model

    -c. Transformer

        转换器，就是模型Model或者算法，比如ALSModel，将针对数据集中某一列或某几列数据生成预测另外一列新数据。

        ALSModel.transform(dataframe)

            userId,itemId  -> predictRating

    -d. Parameters

        封装算法训练时参数或者模型预测时参数，底层是字典Dic（Map集合），其中字典的Key就是参数名称，字典的Value就是参数的值。

        比如：使用ALS模型学习器训练模型，设置参数：特征数rank和迭代次数iterations，可以使用Parameters组合封装设置。

    -e. Pipeline

        管道，Spark ML机器学习库从SK-Learn中借鉴

        由很多Stage组成：

            一个序列的Stages组成，每个Stage要么是转换器Estimator（模型），要么是模型学习器Estimator（算法）

        本身来说：

            Pipeline就是一个模型学习器，相当于算法，所以里面有一个fit函数，应用数据训练以后得到PipelineModel转换器，可以进行预测数据。

        功能：

            将某个机器学习应用中整个流程进行串联起来，方便部署测试使用。