使用spark ml pipeline进行机器学习

一、关于spark ml pipeline与机器学习

一个典型的机器学习构建包含若干个过程

1、源数据ETL

2、数据预处理

3、特征选取

4、模型训练与验证

以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则存在着可行性，对利用spark进行机器学习的用户来说，流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效、易用。

受 scikit-learn 项目的启发，并且总结了MLlib在处理复杂机器学习问题的弊端(主要为工作繁杂，流程不清晰)，旨在向用户提供基于DataFrame 之上的更加高层次的 API 库，以更加方便的构建复杂的机器学习工作流式应用。一个pipeline 在结构上会包含一个或多个Stage，每一个 Stage 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Stage 在 ML 里按照处理问题类型的不同都有相应的定义和实现。两个主要的stage为Transformer和Estimator。Transformer主要是用来操作一个DataFrame 数据并生成另外一个DataFrame 数据，比如svm模型、一个特征提取工具，都可以抽象为一个Transformer。Estimator 则主要是用来做模型拟合用的，用来生成一个Transformer。可能这样说比较难以理解，下面就以一个完整的机器学习案例来说明spark ml pipeline是怎么构建机器学习工作流的。

二、使用spark ml pipeline构建机器学习工作流

在此以Kaggle数据竞赛Display Advertising Challenge的数据集(该数据集为利用用户特征进行广告点击预测)开始，利用spark ml pipeline构建一个完整的机器学习工作流程。

Display Advertising Challenge的这份数据本身就不多做介绍了，主要包括3部分，numerical型特征集、Categorical类型特征集、类标签。

首先，读入样本集，并将样本集划分为训练集与测试集：

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print?

1.        //使用file标记文件路径，允许spark读取本地文件  
2.         String fileReadPath = "file:\\D:\\dac_sample\\dac_sample.txt";  
3.         //使用textFile读入数据  
4.         SparkContext sc = Contexts.sparkContext;  
5.         RDD<String> file = sc.textFile(fileReadPath,1);  
6.         JavaRDD<String> sparkContent = file.toJavaRDD();  
7.         JavaRDD<Row> sampleRow = sparkContent.map(new Function<String, Row>() {  
8.             public Row call(String string) {  
9.                 String tempStr = string.replace("\t",",");  
10.                 String[] features = tempStr.split(",");  
11.                 int intLable= Integer.parseInt(features[0]);  
12.                 String intFeature1  = features[1];  
13.                 String intFeature2  = features[2];                String CatFeature1 = features[14];  
14.                 String CatFeature2 = features[15];  
15.                 return RowFactory.create(intLable, intFeature1, intFeature2, CatFeature1, CatFeature2);  
16.             }  
17.         });  
18.   
19.   
20.         double[] weights = {0.8, 0.2};  
21.         Long seed = 42L;  
22.         JavaRDD<Row>[] sampleRows = sampleRow.randomSplit(weights,seed);  

得到样本集后，构建出 DataFrame格式的数据供spark ml pipeline使用：

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print?

1.         List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>();  
2.         fields.add(DataTypes.createStructField("lable", DataTypes.IntegerType, false));  
3.         fields.add(DataTypes.createStructField("intFeature1", DataTypes.StringType, true));  
4.         fields.add(DataTypes.createStructField("intFeature2", DataTypes.StringType, true));  
5.         fields.add(DataTypes.createStructField("CatFeature1", DataTypes.StringType, true));  
6.         fields.add(DataTypes.createStructField("CatFeature2", DataTypes.StringType, true));  
7.         //and so on  
8.   
9.   
10.         StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);  
11.         DataFrame dfTrain = Contexts.hiveContext.createDataFrame(sampleRows[0], schema);//训练数据  
12.         dfTrain.registerTempTable("tmpTable1");  
13.         DataFrame dfTest = Contexts.hiveContext.createDataFrame(sampleRows[1], schema);//测试数据  
14.         dfTest.registerTempTable("tmpTable2");  

由于在dfTrain、dfTest中所有的特征目前都为string类型，而机器学习则要求其特征为numerical类型，在此需要对特征做转换，包括类型转换和缺失值的处理。

首先，将intFeature由string转为double，cast()方法将表中指定列string类型转换为double类型，并生成新列并命名为intFeature1Temp，

之后，需要删除原来的数据列 并将新列重命名为intFeature1，这样，就将string类型的特征转换得到double类型的特征了。

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print?

1.  //Cast integer features from String to Double  
2. dfTest = dfTest.withColumn("intFeature1Temp",dfTest.col("intFeature1").cast("double"));  
3. dfTest = dfTest.drop("intFeature1").withColumnRenamed("intFeature1Temp","intFeature1");  

如果intFeature特征是年龄或者特征等类型，则需要进行分箱操作，将一个特征按照指定范围进行划分：

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print?

1. /*特征转换，部分特征需要进行分箱，比如年龄，进行分段成成年未成年等 */  
2. double[] splitV = {0.0,16.0,Double.MAX_VALUE};  
3. Bucketizer bucketizer = new Bucketizer().setInputCol("").setOutputCol("").setSplits(splitV);  

再次，需要将categorical 类型的特征转换为numerical类型。主要包括两个步骤，缺失值处理和编码转换。

缺失值处理方面，可以使用全局的NA来统一标记缺失值：

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1. /*将categoricalb类型的变量的缺失值使用NA值填充*/  
2. String[] strCols = {"CatFeature1","CatFeature2"};  
3. dfTrain = dfTrain.na().fill("NA",strCols);  
4. dfTest = dfTest.na().fill("NA",strCols);  

缺失值处理完成之后，就可以正式的对categorical类型的特征进行numerical转换了。在spark ml中，可以借助StringIndexer和oneHotEncoder完成

这一任务：

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print?

1. // StringIndexer  oneHotEncoder 将 categorical变量转换为 numerical 变量  
2. // 如某列特征为星期几、天气等等特征，则转换为七个0-1特征  
3. StringIndexer cat1Index = new StringIndexer().setInputCol("CatFeature1").setOutputCol("indexedCat1").setHandleInvalid("skip");  
4. OneHotEncoder cat1Encoder = new OneHotEncoder().setInputCol(cat1Index.getOutputCol()).setOutputCol("CatVector1");  
5. StringIndexer cat2Index = new StringIndexer().setInputCol("CatFeature2").setOutputCol("indexedCat2");  
6. OneHotEncoder cat2Encoder = new OneHotEncoder().setInputCol(cat2Index.getOutputCol()).setOutputCol("CatVector2");  

至此，特征预处理步骤基本完成了。由于上述特征都是处于单独的列并且列名独立，为方便后续模型进行特征输入，需要将其转换为特征向量，并统一命名，

可以使用VectorAssembler类完成这一任务：

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print?

1. /*转换为特征向量*/  
2. String[] vectorAsCols = {"intFeature1","intFeature2","CatVector1","CatVector2"};  
3. VectorAssembler vectorAssembler = new VectorAssembler().setInputCols(vectorAsCols).setOutputCol("vectorFeature");  

通常，预处理之后获得的特征有成千上万维，出于去除冗余特征、消除维数灾难、提高模型质量的考虑，需要进行选择。在此，使用卡方检验方法，

利用特征与类标签之间的相关性，进行特征选取：

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print?

1. /*特征较多时，使用卡方检验进行特征选择，主要是考察特征与类标签的相关性*/  
2. ChiSqSelector chiSqSelector = new ChiSqSelector().setFeaturesCol("vectorFeature").setLabelCol("label").setNumTopFeatures(10)  
3.         .setOutputCol("selectedFeature");  

在特征预处理和特征选取完成之后，就可以定义模型及其参数了。简单期间，在此使用LogisticRegression模型，并设定最大迭代次数、正则化项：

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print?

1. /* 设置最大迭代次数和正则化参数 setElasticNetParam=0.0 为L2正则化 setElasticNetParam=1.0为L1正则化*/  
2. /*设置特征向量的列名，标签的列名*/  
3. LogisticRegression logModel = new LogisticRegression().setMaxIter(100).setRegParam(0.1).setElasticNetParam(0.0)  
4.         .setFeaturesCol("selectedFeature").setLabelCol("lable");  

在上述准备步骤完成之后，就可以开始定义pipeline并进行模型的学习了：

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1. /*将特征转换，特征聚合，模型等组成一个管道，并调用它的fit方法拟合出模型*/  
2. PipelineStage[] pipelineStage = {cat1Index,cat2Index,cat1Encoder,cat2Encoder,vectorAssembler,logModel};  
3. Pipeline pipline = new Pipeline().setStages(pipelineStage);  
4. PipelineModel pModle = pipline.fit(dfTrain);  

上面pipeline的fit方法得到的是一个Transformer，我们可以使它作用于训练集得到模型在训练集上的预测结果：

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1. //拟合得到模型的transform方法进行预测  
2. DataFrame output = pModle.transform(dfTest).select("selectedFeature", "label", "prediction", "rawPrediction", "probability");  
3. DataFrame prediction = output.select("label", "prediction");  
4. prediction.show();  

分析计算，得到模型在训练集上的准确率，看看模型的效果怎么样：

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print?

1. /*测试集合上的准确率*/  
2. long correct = prediction.filter(prediction.col("label").equalTo(prediction.col("'prediction"))).count();  
3. long total = prediction.count();  
4. double accuracy = correct / (double)total;  
5.   
6. System.out.println(accuracy);  

最后，可以将模型保存下来，下次直接使用就可以了：

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print?

1. String pModlePath = ""file:\\D:\\dac_sample\\";  
2. pModle.save(pModlePath);  

三，梳理和总结：

上述，借助代码实现了基于spark ml pipeline的机器学习，包括数据转换、特征生成、特征选取、模型定义及模型学习等多个stage，得到的pipeline

模型后，就可以在新的数据集上进行预测，总结为两部分并用流程图表示如下：

训练阶段：

预测阶段：

借助于Pepeline，在spark上进行机器学习的数据流向更加清晰，同时每一stage的任务也更加明了，因此，无论是在模型的预测使用上、还是

模型后续的改进优化上，都变得更加容易。